¿Puede la IA escribir código funcional en 50+ lenguajes de programación a partir de indicaciones en lenguaje natural ?
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GitHub Copilot, impulsado por OpenAI Codex, cruzó la línea en la que la mayoría de las solicitudes de extracción tenían líneas sugeridas por IA en ellas. La ingeniería de software cambió de forma.
Los sistemas de IA actuales han avanzado significativamente en la generación de código a partir de indicaciones en lenguaje natural, con algunos modelos que demuestran la capacidad de producir código funcional en múltiples lenguajes de programación. Sin embargo, el número de lenguajes compatibles suele limitarse a unas pocas opciones, como Python, Java y C++. Los modelos más avanzados se han entrenado con conjuntos de datos más grandes y pueden generar código en una gama más amplia de lenguajes, pero escribir código funcional en más de 50 lenguajes de programación sigue siendo una tarea desafiante. El estado del arte en esta área está evolucionando rápidamente, con nuevos modelos y técnicas que se desarrollan para mejorar la precisión y versatilidad de la generación de código.
— Enriched May 9, 2026 · Source: GitHub — https://github.com/microsoft/CodeXGLUE
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