गूगल विकास में एआई को एकीकृत करता है: उत्पादकता स्मृति के बदले?

गूगल ने अपने विकास वातावरणों में AI सहायकों के एकीकरण में एक और कदम बढ़ाया है। वादा स्पष्ट है: दोहराव वाली कार्यों को स्वचालित करना और कोड सुझाव देकर काम को तेज करना। हालांकि, प्रारंभिक छापें इंगित करती हैं कि सिस्टम, हालांकि कार्यात्मक है, उल्लेखनीय कमियां प्रस्तुत करता है। सबसे बड़ा असुविधा उसका RAM संसाधनों के लिए बढ़ता भूख है, जो कई वर्तमान कॉन्फ़िगरेशनों में दुर्लभ है।

वास्तविक समय में संदर्भीय सहायता का संसाधनों में लागत 🤖

सिस्टम वास्तविक समय में कोड के संदर्भ का विश्लेषण करके सुझाव और ऑटो-पूर्ण करने की पेशकश करके काम करता है। यह निरंतर प्रक्रिया भाषा मॉडलों को मेमोरी में लोड और सक्रिय रखने की आवश्यकता रखती है। अधिभार तुच्छ नहीं है; यह IDE को कई गीगाबाइट RAM उपभोग जोड़ सकता है। कई परियोजनाओं या समानांतर में टूल्स वाले वातावरणों के लिए, यह निरंतर स्वैप्स या अधिक क्षमता वाले हार्डवेयर की आवश्यकता में अनुवादित होता है।

आपका कोड फिट हो जाता है, लेकिन इसे सुझाने वाली AI नहीं 🧠

यह आधुनिक विरोधाभास है: आपके पास एक IDE है जो CPU का मुश्किल से 30% उपयोग करता है, लेकिन मेमोरी समाप्त हो जाती है क्योंकि सहायक AI को सोचने के लिए आपके अपने ऑपरेटिंग सिस्टम से अधिक स्थान की आवश्यकता होती है। ऐसा लगता है कि नया नियम यह है कि, हर कोड लाइन जो आप लिखते हैं, उसके लिए सहायक को तीन विश्वकोशों और npm की लाइब्रेरीज़ की पूरी सूची को याद रखने की आवश्यकता होती है। शायद अगला कदम यह हो कि IDE हमें क्लाउड में उसके विचारों के लिए जगह किराए पर लेने की अनुमति मांगे।