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Comment obtenir un codage précis grâce à l'intelligence artificielle générative
Comment obtenir un codage précis grâce à l'intelligence artificielle générative
L'intelligence artificielle générative (GenAI) a eu un impact majeur sur le secteur technologique, et son potentiel de transformation s'étend au domaine du génie logiciel. Avec l'application de l'intelligence artificielle générative, notamment à l'aide d'invites, le concept de « codeurs » est devenu une réalité. La technologie offre une voie prometteuse pour améliorer le processus de développement logiciel en tirant parti de ses capacités en matière de traitement du langage naturel, de reconnaissance d'intention et de génération de code.
La capacité de l’IA générative à générer du code qui répond à des exigences de haut niveau change la donne. Grâce à une analyse approfondie des exigences facilitée par le traitement du langage naturel et la reconnaissance des intentions, les développeurs peuvent rationaliser le processus de conversion des exigences de haut niveau en code fonctionnel. Une formation spécifique à l’industrie améliore encore les capacités de l’IA générative, lui permettant de créer des user stories et de générer des scénarios de test en comprenant la terminologie unique de l’organisation. De plus, combinée à une formation spécifique à la technologie et au respect des normes de codage, l’IA générative est capable de générer de manière transparente du code et des cas de tests unitaires. La mise en œuvre de boucles de rétroaction garantit une amélioration continue, rendant les réponses générées plus précises et plus efficaces pour une utilisation en temps réel
Traitement analytique du langage naturel
Bien que ses capacités soient prometteuses, les problèmes de confiance dans l'IA générative elle-même soulèvent des questions légitimes. Pour résoudre ce problème, une analyse complète de son application dans le développement de l’interprétation du code et des processus de langage naturel générés est cruciale. Les considérations clés incluent la qualité des données de formation, la compréhension du modèle de divers langages de programmation, les capacités efficaces de gestion des erreurs, la prévention des hallucinations, les considérations éthiques dans la génération de réponses impartiales, les meilleures pratiques de sécurité selon les normes, l'évolutivité utilisée, les besoins sexuels et les commentaires adaptatifs des utilisateurs. Ces facteurs déterminent conjointement la fiabilité et l’applicabilité de l’intelligence artificielle générative dans le domaine du génie logiciel.
Sur la base des enseignements tirés de l'analyse, l'IA générative est apparue comme un outil polyvalent et puissant qui joue un rôle important dans l'extraction d'informations et le développement de code simplifié. Sa polyvalence est évidente dans le développement de produits et prouve sa valeur. Qu'il s'agisse de compléter des extraits de code inachevés ou d'optimiser le code pour améliorer les performances, GenAI est devenu une ressource indispensable dans votre boîte à outils de développement. Il étend l'impact sur une documentation complète du code, aidant à mieux comprendre le code et à générer des cas de tests unitaires pour une vérification robuste.
Une caractéristique importante de l'intelligence artificielle générative est sa capacité à transformer habilement le code, à partir d'une conversion transparente d'un langage de programmation à un autre. . Cette fonctionnalité répond à une nécessité cruciale dans les efforts de modernisation en cours, où la compatibilité et la conversion linguistique posent des défis importants. De plus, l’IA générative excelle dans le processus de transformation des connaissances, comblant le manque de compréhension du code existant, même avec une documentation minimale. Essentiellement, l’IA générative ne sert pas seulement d’outil mais aussi de force de transformation, améliorant la productivité, la qualité du code et l’adaptabilité dans l’environnement dynamique du développement de produits.
Utilisez l'intelligence artificielle générative pour extraire des informations pour le développement de code
GenAI aide non seulement dans tous les aspects du développement de code, mais est également efficace pour identifier et corriger les différences dans le code. Allié précieux dans la détection des erreurs, il détecte les problèmes dès le début du cycle de vie du développement, réduisant ainsi considérablement la densité des défauts. L'IA générative améliore la qualité du code et garantit le respect des bonnes pratiques en fournissant les meilleures recommandations conformes aux normes de l'entreprise
En termes de maintenance, elle améliore la lisibilité du code grâce à un formatage efficace, favorisant la pérennité à long terme du projet. L’IA générative peut notamment rationaliser les applications pour améliorer la qualité globale du code en éliminant les dépendances inutilisées, en optimisant les performances et en générant des cas de tests unitaires. De plus, l'IA générative est également capable de répondre aux problèmes de sécurité en fournissant une couverture complète des cas extrêmes, ce qui en fait une solution complète pour créer des bases de code robustes, efficaces et sécurisées.
Une collaboration symbiotique entre les technologies avancées et l'intelligence humaine, y compris l'intelligence artificielle et l'intelligence artificielle. modèles, offrant un énorme potentiel pour le développement du codage. Intégrez l'IA générative en tant que partenaire de développement pour aider à la complétion du code et au débogage intelligent afin d'accélérer le processus de codage. Tirez parti de l'IA générative en tant que réviseur pour automatiser les révisions de code, augmentant ainsi l'efficacité et la vitesse. L'automatisation du processus CI/CD grâce à la technologie garantit le contrôle et accélère la mise sur le marché. Poussé par la technologie, l’adoption de pratiques de codage éthiques et la promotion de l’apprentissage et de l’adaptation continus grâce aux boucles de rétroaction des utilisateurs permettront, à terme, d’aboutir à une synergie harmonieuse entre la technologie de pointe et l’intelligence humaine dans le domaine du développement de logiciels. Cette collaboration remodèle le paysage, améliorant l'efficacité, la précision et la qualité globale du cycle de vie du développement logiciel.
Collaboration à l'intersection de la technologie avancée et de l'intelligence humaine
L'intégration de l'intelligence artificielle générative dans le processus de développement logiciel offre des possibilités sans précédent en matière d'efficacité, de précision et de collaboration. En tirant parti de la puissance de l’IA générative dans la génération de code, la détection d’erreurs et le codage collaboratif, le domaine du développement logiciel évolue vers un avenir plus dynamique et plus efficace. Alors que nous continuons à affiner et à adapter ces technologies, la relation symbiotique entre la technologie avancée et l’intelligence humaine redéfinira la façon dont nous abordons et expérimentons le développement logiciel
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Sujets chauds
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.
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
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.
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.
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
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
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
