9월 16일 VS Code 블로그 글에 따르면, 그동안 커서 위치 자동완성(고스트 텍스트)·커서 근처 다음 편집 제안(NES)·커서에서 먼 곳의 관련 편집은 각각 다른 모델이 맡았는데, 이제 지도 미세조정(SFT)과 강화학습(RL)으로 학습한 모델 하나가 셋을 모두 처리하고, 출력도 파일 경로·줄 번호·diff 형식의 '패치'로 통일해 한 번의 응답에 편집 여러 개(평균 1.3~1.4개)를 담아요. 다만 글이 공개한 수치는 최종 모델이 아니라 중간 단계인 NES·먼 곳 편집 통합 모델의 A/B 테스트 결과로, 제안이 화면에 뜨기까지의 시간이 10% 줄고 출력 토큰이 61% 줄었으며 주요 지표에 통계적으로 유의한 후퇴는 없었다는 것뿐이고, 수락률·모델 크기·기반 모델 이름은 밝히지 않았어요. 적용 대상은 '유료 코파일럿 사용자의 VS Code' 이고 최신 VS Code 로 올린 뒤 다음 편집 제안 설정(github.copilot.nextEditSuggestions.enabled)을 켜야 하며, 깃허브 변경 기록과 같은 날 나온 VS Code 1.138 릴리스 노트에는 별도 항목이 없어요.
- NES
- Next Edit Suggestions. 커서 근처에서 다음에 고칠 위치와 내용을 함께 제안하는 코파일럿 기능
- SFT
- Supervised Fine-Tuning. 정답이 붙은 예시로 모델을 추가 학습시키는 방식
- RL
- Reinforcement Learning. 결과에 점수를 매겨 모델이 더 좋은 출력을 내도록 학습시키는 방식
- A/B 테스트
- 사용자를 두 집단으로 나눠 새 버전과 기존 버전을 동시에 비교하는 실험
체감 변화는 정확도보다 속도와 연속성 쪽이에요. 한 응답에 패치 여러 개가 오고 뒤따르는 제안은 캐시에서 바로 뜨므로, 이름 바꾸기처럼 여러 줄에 번지는 수정에서 탭을 연달아 누르는 흐름이 짧아져요. 다만 수락률은 공개되지 않았고 공개된 수치도 최종 모델이 아닌 중간 모델 기준이라, 품질 판단은 2부 공개 뒤로 미루고 지금은 NES 설정이 켜져 있는지와 자기 요금제가 유료인지부터 확인하는 것이 맞아요.
- 공식 발표 세 모델을 하나로 합쳤고 중간 모델 A/B 테스트에서 표시 시간 10% 단축·출력 토큰 61% 감소를 확인했다고 적었어요. VS Code Blog
- 설정 문서 공식 문서는 고스트 텍스트와 다음 편집 제안을 여전히 별개 기능으로 설명하고, 켜는 설정은 github.copilot.nextEditSuggestions.enabled 예요. VS Code Docs