他们好，我是星宿。
坚信他们听闻过人工智慧写标识符吧？
以后我听闻这玩意儿的这时候还嗤之以鼻，但是前段时间我看了三个AI写标识符的潜能，还真让我开了心胸。
那个AI叫作：CodeGeeX
依照非官方的声称，那个混蛋的问世可不单纯:
CodeGeeX是三个具备130亿模块的多C语言标识符生成预体能训练数学模型
在20多种不同C语言的标识符记忆术（>8500亿Token）上历经耗时三个月预体能训练获得。
CodeGeeX选用宏碁MindSpore架构同时实现
在Chinian生物医学的“Chinian桑翁ll”网络平台上体能训练而成。
130亿+模块，20多种不同C语言，体能训练2个月…洋坊医家，让他们来看一看这体能训练出的AI写标识符潜能到底怎样。
怎样选用？
选用很单纯，你只须要在注解中阐释你须要怎样的机能，AI会手动提示信息标识符输入，接下去要做的是时不时按Tab键就能了。
PS: 叙述流程机能的这时候，用英语的效用比英语要好许多。
这儿是它的非官方网站，在非官方网站提供更多了新浪网试验的出口处，大家能去“戏弄”新一波：
https://models.aminer.cn/codegeex/zh-CN/
除了新浪网选用，另一种更加实用的方式是集成到IDE中。
这玩意儿提供更多了VSCode的插件支持（PS：VSCode真香），能在VSCode中体验丝滑般的选用体验。
接下去我分别选用了三种主流的C语言，来试试这混蛋的“智能”到底是什么水平。
Python
在Python中，我敲下了一行注解：
# start a web server on port 8090意思是在8090端口给我起三个web服务，来看一看AI的表现：
刷新 
看起来还不错吧，当然视频是我设置了三倍速播放，正常情况下差不多是1-2秒钟出一行，我是一直等待它计算出后，不断按tab键，坐等流程编写完成。
整体来看生成的流程符合我的要求，给个好评。
Java
再来看一看Java中的表现，我在注解中敲下了：
// download a file from a specified url从三个指定的URL下载三个文件。
额，不知道为啥把Android的包都引入进来了，难道这玩意儿的Java是在Android语义环境下体能训练出的？
而且，我没说这是个图片啊，标识符直接当成了Bitmap在处理。
有点文不对题，这次给个差评！
C++
最后来看一看在C++中的表现。
我的注解是：
traverse the files in the specified directory
遍历指定目录下的所有文件。
好混蛋，一来就告诉我，目前只支持Windows网络平台，所以生成的标识符是基于Win32 API的，没想到这混蛋还精通已经逐渐没落的Win32编程，让我有点意外。
整体来看效用还不错，生成的标识符可用性还是挺高，基于它的结果他们改一下就能用起来了，再次好评。
总结
除了这三个例子，实际上我还试验了很多，大部分这时候还是能get到我的意思，输入我想要的标识符，但还是有些场景下，输入的标识符风牛马不相及，不知道是什么意思。
整体来看，这款AI的水平已经算不错了，但感觉还是有点鸡肋。比如上面三个例子，我在百度那么一搜，去博客园、CXDN找一找别人写的说不定还快一点，质量还可靠一点。
单纯的用不上，复杂的搞不定，差不多是这么个意思。
当然还是不能否定人家的成绩，能做到那个程度已经很不容易，坚信随着后续的优化迭代，也会越来越完善。
AI：开发人员们，你们颤抖吧！
