nafyi.

ÖFFENTLICHE AUSGEDRÜCKTE MEINUNGEN

Daksh Gupta

Interview participant ·

1 Interviews · 3 geäußerte Meinungen · 1 Themen

Inhalt aktualisiert:

Übersetzungen dienen dem Leseverständnis; die Originalauszüge bleiben die Quellenevidence.

Standpunkte nach Thema

Zugeordnete Standpunkte, geordnet nach dem Interviewdatum. Ein Momentaufnahme dieser Gespräche, keine endgültige Aussage über die Überzeugungen einer Person.

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Rapid growth of AI-generated pull requests

About a quarter of all pull requests reviewed in any given month were completely or largely AI-generated—up from fewer than 1% early last year. Detection used signals including branch names and PR descriptions.

Stützende Belege

Originalauszug

And I came to the result that about a quarter of all the poll requests that Graal was reviewing in any given month were completely or at least largely generated by AI. Then I backtracked this data to the last 12 months and it turns out that this number is growing really fast. In fact, early last year, fewer than 1% of pull requests had any evidence of being completely AI generated.

Daksh Gupta·

AI-Generated Code Is Already Competing With Human Code — Daksh Gupta, Greptile

Dieser Auszug enthält keinen weiteren Kontext. Lesen Sie das Originalgespräch.

Original öffnen · 4:34 (wird in einem neuen Tab geöffnet)Transkriptquelle (wird in einem neuen Tab geöffnet)

Die Startzeit stammt aus dem bereitgestellten Transkript. Die Synchronisierung der Wiedergabe steht noch zur Überprüfung an.

Daksh Gupta
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Revert rates show minimal difference between human and agent PRs

Tracking revert rates as a proxy for bad pull requests found one agent reverted about one per thousand, another 3.5 per thousand, and humans around 2.5 per thousand. There doesn't seem to be a very big difference between the rate at which pull requests were reverted from people versus agents in the study.

Stützende Belege

Originalauszug

Codex PR is reverted about one out of every thousand poll requests. Devon once every three and a half times every thousand poll requests. Humans right in the middle at about two and a half. So there doesn't seem to be very big difference between the rate at which poll requests were reverted from people versus agents in my study.

Daksh Gupta·

AI-Generated Code Is Already Competing With Human Code — Daksh Gupta, Greptile

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Original öffnen · 5:55 (wird in einem neuen Tab geöffnet)Transkriptquelle (wird in einem neuen Tab geöffnet)

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AI coding agents exhibit distinct qualitative failure patterns

There was significant variation in the types of failures agents produced compared to humans. One agent was one and a half times more likely to produce a SQL injection error than humans, while another was about half as likely to produce an auth bypass issue.

Stützende Belege

Originalauszug

Claude is one and a half times more likely to produce a SQL injection error than humans. Devon is about half as likely as humans to produce a off bypass issue. I found it very interesting that there was this much variation in how these agents were performing and how different their failure modes were from humans.

Daksh Gupta·

AI-Generated Code Is Already Competing With Human Code — Daksh Gupta, Greptile

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Original öffnen · 9:16 (wird in einem neuen Tab geöffnet)Transkriptquelle (wird in einem neuen Tab geöffnet)

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Aussagen nach Interviewdatum1

Die Aussagen sind nach dem ursprünglichen Veröffentlichungsdatum des Interviews geordnet. Unterschiedliche Formulierungen belegen keinen Positionswechsel.