Morph（YC S23）推出了一款AI工具，能够以每秒4500个令牌的速度自动应用代码编辑，显著提升开发效率。该工具旨在帮助开发者快速处理代码变更，减少手动操作，优化编程流程。

Morph (YC S23) 是一个专注于快速应用AI生成代码编辑的工具，其核心功能是能够以每秒4500个token的速度将AI生成的代码编辑直接应用到文件中。Morph的目标是解决现有AI代码编辑工具在插入代码时的不可靠性和速度慢的问题。传统的全文件重写或搜索替换方法不仅速度慢，而且容易出错，而Morph通过其“Fast Apply”模型和推测解码技术，能够快速、可靠地将AI生成的代码编辑应用到现有文件中。

主要特点：

1. Fast Apply模型：Morph的模型能够快速应用AI生成的代码编辑，避免了全文件重写或搜索替换的缓慢和不可靠性。Morph提供了两个模型：morph-v3-fast（4500+ tok/sec）和morph-v3-large（2500+ tok/sec）。
2. 懒加载编辑：AI代理输出编辑时，可以引用未修改的代码行，Morph能够快速将这些编辑应用到文件中。
3. 实时演示和文档：Morph提供了无需注册的实时演示和详细的文档，方便开发者快速上手。
4. 未来计划：Morph正在开发内联编辑模型（Cmd-K）和Morph Tab API，前者用于极快的内联编辑，后者用于预测开发者的下一个代码编辑动作。

讨论中的热点：

1. 推理速度 vs. 准确性：Morph团队认为，对于开发者体验来说，推理速度比准确性的微小提升更为重要。然而，社区中有不同意见，认为准确性仍然是首要考虑的因素。
2. 全文件重写的局限性：Morph认为，全文件重写已经过时，Fast Apply在速度、成本和可靠性上更具优势。
3. 模型优化：随着前沿模型逐渐转向更复杂的任务，Morph认为专门优化的推理模型将在简单任务中占据优势。

社区反馈：

• 速度与质量的权衡：一些开发者认为，虽然速度很重要，但如果模型输出的代码质量不高，开发者仍然需要花费大量时间进行调试和修正。
• 隐私政策：Morph的隐私政策提到，免费用户和工程师级别的用户提交的代码数据可能会被用于模型训练，而企业级用户的数据则不会被用于训练。这引发了一些开发者对数据隐私的担忧。

总结：

Morph通过其Fast Apply模型，提供了一种快速、可靠的方式将AI生成的代码编辑应用到现有文件中，旨在提升开发者的工作效率。尽管社区对其速度和准确性的权衡存在争议，但Morph的技术和未来计划展示了其在AI代码编辑领域的潜力。

评论内容总结：

1. 技术集成与实现

   • handfuloflight 询问是否可以将该技术集成到 Claude Code 中。
   • amelius 提出是否可以让 LLMs 直接输出补丁文件，并提供了相关链接。
   • simonw 详细描述了如何通过 OpenAI 兼容的端点将该技术与自己的 CLI 工具集成，并提到对 XML 标签可能引发的混淆的担忧。

2. 开发体验与模型质量

   • deepdarkforest 认为开发体验中，模型质量比推理速度更重要，强调开发者更倾向于使用更大、更准确的模型，即使编辑速度稍慢。
   • elzbardico 讽刺地表示，开发者不会喜欢处理大量由 AI 生成的错误代码，暗示质量至关重要。

3. 市场竞争与隐私问题

   • rs186 认为大公司（如 Cursor、Windsurf、OpenAI/Anthropic）会迅速推出类似功能，可能削弱 Morph 的竞争力，并对 API 的使用表示质疑。
   • laborcontract 提到对隐私政策的担忧，特别是免费和工程师层级用户的代码数据可能被用于模型训练，而企业层级用户的数据则不会被用于训练。

4. 功能比较与基准测试

   • bijection 询问 Morph 与另一家 YC 公司 Relace 的功能对比。
   • seanw265 询问是否有关于 Morph 快速应用模型与其他模型（如 Relace 或 Llama via Cerebras）的基准测试，特别是输出准确性的比较。

5. 技术细节与使用场景

   • Workaccount2 澄清 Morph 是一个用于集成其他 LLMs 输出的工具，而不是一个生成 4500 tok/sec 的 LLM。
   • nico 提议开发一个浏览器扩展，将 ChatGPT 和 VSCode 通过 Morph 连接起来，使用网页界面而非 API 进行代理编码。

6. 其他观点

   • Qerbz 提到听到关于该技术效果提升的传闻，但不确定具体实现方式。
   • zackangelo 提供了 Fireworks 去年关于该技术的博客文章链接。
   • eabeezxjc 调侃 Ruby 不需要修正，因为它本身就能正常工作。
   • lastdong 询问该技术是否类似于 Gemini Diffusion。

关键引用：

• deepdarkforest: "People prefer using larger (or reasoning) models, with much bigger diff in tok/sec just for quality in coding, it comes first."
  “人们更倾向于使用更大（或更具推理能力）的模型，尽管在 tok/sec 上有很大差异，但质量才是首要的。”
• laborcontract: "Paying users will have their data retained and trained on? Is there any way to pay to use the service (w/o picking up the phone) and not have my data trained on?"
  “付费用户的数据会被保留并用于训练吗？有没有办法在不接电话的情况下付费使用服务，而不让我的数据被用于训练？”