深度学习的兴起
2014年，深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理领域取得突破，为AIGC代码生成的发展奠定了基础。
GitHub Copilot的前身推出
2016年，GitHub推出了一个名为"Atom"的文本编辑器，开始探索集成代码补全的功能，为后来的AIGC代码生成奠定了基础。
OpenAI发布GPT-2
2018年，OpenAI发布了GPT-2模型，这一强大的语言模型为后来的AIGC代码生成提供了重要的技术支持。
GitHub Copilot正式发布
2020年，GitHub正式发布了Copilot，这是一个基于OpenAI Codex的AI代码助手，能够根据开发者的输入生成代码，标志着AIGC代码生成的商业化应用开始。
AI辅助编程工具的快速发展
2021年，市场上涌现出多款AI辅助编程工具，如TabNine和Kite，这些工具利用机器学习技术帮助开发者更高效地编写代码，推动了AIGC代码生成的普及。
AIGC代码生成技术的多样化
2022年，AIGC代码生成技术不断演进，出现了更多专注于特定编程语言和框架的工具，如针对Python和JavaScript的智能代码生成器。
AI编程教育的兴起
2022年，随着AIGC代码生成工具的普及，越来越多的编程教育机构开始将AI编程助手纳入课程，帮助学生更好地学习编程。
AIGC代码生成与DevOps结合
2023年，AIGC代码生成技术与DevOps实践相结合，提升了软件开发的自动化水平，使得CI/CD流程更加高效。
大型语言模型的进一步发展
2023年，OpenAI发布了GPT-4，进一步提升了AIGC代码生成的能力，使其在复杂代码生成和理解方面表现更加优异。
行业标准的建立
2023年，多个行业组织开始制定AIGC代码生成的相关标准，以确保其在软件开发中的安全性和可靠性。
AIGC代码生成的普及应用
2024年，AIGC代码生成技术在各大企业和初创公司中得到广泛应用，成为提升开发效率和降低成本的重要手段。
AIGC代码生成与人机协作的未来
2024年，AIGC代码生成技术与人机协作模式进一步融合，开发者与AI助手共同完成复杂项目，推动软件开发的创新。
