颠覆编码世界：从根本出发解锁编程的无限潜能

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原标题：对话AIGCode创始人：只有从底层训模型，才能真正释放Coding生产力
文章来源：Founder Park
内容字数：25616字

AI代码生成的未来：从Copilot到Autopilot

随着AI技术的迅猛发展，代码生成工具如GitHub Copilot、Cursor等，正在提升程序员的生产力。然而，AIGCode的目标不仅仅是成为一个Copilot，而是实现完全自动化的Autopilot，旨在根本改变软件生产模式，释放软件市场的供给能力。

1. 解决个性化需求

AIGCode的首款产品AutoCoder，针对的是没有编程能力的产品经理，用户只需输入需求和创意，就能生成软件。宿文强调，当前市场的Copilot产品主要解决的是技术人员的存量问题，而AIGCode关注的是如何满足广泛的个性化需求，尤其是那些非技术背景用户的需求。

2. 自研模型的必要性

在面对大模型的短板时，AIGCode决定自研模型，采用PLE混合多专家架构，以解决现有模型在代码生成方面的限制。陈秋武指出，目前大模型的验收率普遍较低，预训练的不足导致了这一现象，而通过优化模型架构，可以提高代码生成的准确性和效率。

3. 端到端的软件生成

AIGCode的AutoCoder不仅仅是一个代码生成工具，更是一个端到端的解决方案。它能够将用户的需求转化为可演示的软件原型，并实现快速迭代和增量修改，极大地缩短了传统软件交付流程的时间。

4. 未来的市场策略

AIGCode计划在印度市场进行产品验证，然后扩展到新加坡和美国等市场。宿文和陈秋武认为，虽然B端市场竞争激烈，但通过切入个性化应用，AIGCode能够验证模型的灵活性和适应性，最终实现广泛的市场覆盖。

5. 自驱力与团队成长

在创业过程中，宿文强调自驱力的重要性，并希望通过激励团队成员的个人目标与公司目标相结合，来推动技术的持续创新。AIGCode希望通过解决代码生成的核心模型问题，来迎接AGI的未来挑战。

总结而言，AIGCode的愿景是在个性化需求日益增长的背景下，通过技术创新和自研模型，推动软件行业的根本变革，为用户带来更高效、更灵活的解决方案。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。