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用天然语言天生代码不算特别，但如今，这项手艺涉及的买卖范围真是越来越广了。
就有一个叫做Text2App的“AI”，你“喂”给它一串笔墨需求，它就能直接给你“消化”成安卓应用！
不信你看。
这是输入的笔墨：
建立一个APP，上面有一个视频、一个按钮，一个文本转语音的功能以及一个手机加快传感器。摇晃手机，念出笔墨“happy Text2App”。
整个过程除了等编译花上几分钟，无需其余代码操纵，就能直接天生下面这样一个安卓应用：
不知广大法式员们尤其是安卓开发，看完觉得如何？
介于笔墨描述和源码之间的“中间语言”
Text2App这个框架出自加州大学洛杉矶分校和孟加拉国工程手艺大学。
它不是直接将天然语言天生源码，而是老师成中间语言，再由编译器天生源码。
为什么要老师成中间语言呢？
因为此前大多数根据笔墨描述天生法式的研究都是基于端到端的神经呆板翻译(NMT) 模型，类似于Google 翻译，将天然语言直接翻译成源码。
固然此中一些结果还不错，但大多数无法天生大一点的、上百行代码的法式。
为了降服这个限定，研究人员就在这个过程中发明了一个新的形式语言（formal language）做“桥梁”。
它能“搞懂”复杂的源码，并将用户给定的天然语言转换出一小部门tokens（标志），再形成一个简洁的法式透露代码。
最后用研究人员开发的一个编译器，就能把这个中间语言转换成源码。
最懂得编程语言的照样编译器，完全让AI来天生复杂的法式还不行，所以离不开编译器的鼎力支持。
当然，天生中间语言照样靠的神经呆板翻译模型。
下面是“笔墨描述转换成APP”的具体流程：
笔墨描述：
Create an app with a textbox, a button named “Speak”, and a text2speech. When the button is clicked, speak the text in the text box.
上面这段天然语言首先被格式化（例如将“Speak”转为“ ‘STRING0’:’Speak’ ”），然后交给一个有编码器息争码器的Seq2Seq神经收集翻译成简洁的应用法式透露（SAR）——这便是上面说的中间语言.
再通过SAR编译器将中间语言转换成MIT App Inventor源码文件(.scm/.bky)，由MIT打包成最终可用的安卓端应用法式即可。
下面是天然语言和中间语言（SAR）自动合成的示意图，很直观：
功能还对照低级
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