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Applications d'intelligence artificielle dans le développement de logiciels : automatisation et optimisation
Applications d'intelligence artificielle dans le développement de logiciels : automatisation et optimisation
En tant que technologie de pointe, l’intelligence artificielle (IA) montre un grand potentiel dans divers domaines. Dans le domaine du développement de logiciels, l’application de l’intelligence artificielle a également suscité une grande attention. De l'automatisation des tâches à l'optimisation du code, l'IA offre aux développeurs de nombreuses façons innovantes d'augmenter l'efficacité, la qualité et la créativité. Cet article explorera l'application de l'intelligence artificielle dans le développement de logiciels, en se concentrant sur le développement de l'automatisation et de l'optimisation
Tâches automatisées
1. Génération de code
En apprenant la base de code existante, artificielle. Des extraits de code et même des modules complets peuvent être générés automatiquement. Ceci est très utile pour les développeurs qui souhaitent créer rapidement des frameworks de base, économisant ainsi du temps et des efforts. Par exemple, certains outils d'intelligence artificielle peuvent générer du code passe-partout en fonction des exigences, permettant aux développeurs de commencer à travailler plus rapidement
2 Tests automatisés
L'intelligence artificielle peut être appliquée aux tests automatisés, réduisant ainsi la charge de travail des tests manuels. Les tests automatisés peuvent détecter plus rapidement les erreurs et les vulnérabilités dans le code et effectuer une intégration continue lorsque le code change pour garantir la qualité du logiciel. En apprenant différents aspects d'une application, l'IA peut générer des cas de test plus complets
3. Déploiement et fonctionnement automatisés
L'intelligence artificielle joue un rôle important dans le déploiement et le fonctionnement des logiciels. En apprenant les données de performances historiques de l'application, l'IA peut aider à optimiser l'allocation des ressources et l'équilibrage de charge pour améliorer les performances et la disponibilité. Les outils de déploiement automatisés peuvent également mettre à niveau automatiquement les applications en fonction des modifications, réduisant ainsi l'apparition d'erreurs humaines
Optimisation du code et suggestions intelligentes
1 Analyse de la qualité du code
L'intelligence artificielle peut analyser le code pour détecter les problèmes potentiels. et habitudes de programmation inefficaces. Cela aide les développeurs à suivre les meilleures pratiques lors de l'écriture du code, améliorant ainsi la qualité et la maintenabilité du code.
2. Suggestions intelligentes
Les outils d'IA peuvent fournir aux développeurs des suggestions intelligentes pour les aider à prendre de meilleures décisions lors de l'écriture de code. Par exemple, l'IA peut fournir des suggestions de dénomination de variables, des suggestions de refactorisation de code, etc. en fonction du contexte, rendant ainsi le code plus standardisé et plus lisible.
Résolution intelligente des problèmes et débogage
1. Détection et réparation automatisées des erreurs
L'IA peut détecter les erreurs et anomalies potentielles en analysant les données d'exécution de l'application et fournir des suggestions de réparation. Cela aide les développeurs à découvrir et à résoudre les problèmes plus rapidement, réduisant ainsi l'impact des échecs
2. Débogage intelligent
L'intelligence artificielle est capable d'analyser le code et les données d'exécution pour aider les développeurs à trouver la cause première des problèmes. Il peut fournir des suggestions de débogage plus ciblées, accélérant ainsi le processus de résolution de problèmes
Prévision et planification
1 Gestion et prévision de projet
L'utilisation de l'intelligence artificielle peut analyser les données historiques du projet et prédire les performances du projet. Progrès et risques. Cela aide l'équipe à mieux planifier les ressources, à prévoir les délais de livraison et à prendre les mesures appropriées pour éviter les problèmes potentiels
2 Assistant de programmation
Certains assistants de programmation IA peuvent prédire en fonction de la saisie du développeur un éventuel bloc de code. Cela aide les développeurs à écrire du code plus facilement et à améliorer l'efficacité de la programmation
Résumé
L'application de l'intelligence artificielle dans le développement de logiciels change progressivement la manière et le processus de développement. De l'automatisation des tâches à l'optimisation du code, l'IA fournit aux développeurs davantage d'outils et de ressources pour améliorer l'efficacité du développement, la qualité du code et l'expérience utilisateur. À mesure que la technologie de l’intelligence artificielle continue de se développer et d’innover, nous pouvons nous attendre à voir des outils et des méthodes de développement plus intelligents à l’avenir
Cependant, il est important de noter que l'application de l'intelligence artificielle dans le développement de logiciels est encore à un stade d'évolution. Bien qu’il apporte de nombreux avantages potentiels, il oblige également les développeurs à l’utiliser avec prudence. Les outils d'IA peuvent faire des erreurs de calcul ou des erreurs, les développeurs doivent donc toujours avoir une compréhension approfondie de leur code et de leurs applications pour garantir leur qualité et leur sécurité
à l'avenir, la technologie de l'intelligence artificielle jouera un rôle un rôle de plus en plus important dans le domaine du développement de logiciels. En tirant pleinement parti de l’intelligence artificielle, les développeurs peuvent créer plus rapidement des logiciels de haute qualité et créer une expérience supérieure pour les utilisateurs. Dans le même temps, nous devons également continuer à mener des recherches approfondies et à comprendre la technologie de l’intelligence artificielle pour faire face aux défis et changements possibles. Ce sera une direction de développement pleine de potentiel et d'opportunités, qui continuera à façonner l'avenir du développement logiciel
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
