جاكرتا - نشرت شركة آبل مؤخرا ثلاث دراسات بحثية مثيرة للاهتمام حول كيفية تمكن تقنية الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) من تحسين تدفقات العمل والجودة وإنتاجية البرامج.
تم إجراء هذه الدراسة من قبل عدد من باحثي Apple. في الدراسة ، توفر Apple معرفة مهمة حول مدى تقدمه الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل. فيما يلي تفاصيل نتائج دراسته ، التي تم إطلاقها من 9to5mac.
التنبؤ بالعيوب في البرامج
أجريت الدراسة الأولى على نموذج الذكاء الاصطناعي جديد يسمى ADE-QVAET مصمم للتنبؤ بعيوب البرامج أو الأخطاء. تم تصميم هذا النموذج خصيصا لمعالجة قيود نموذج اللغة الكبيرة (LLM) في تحليل قاعدة رمز واسعة النطاق.
يجمع نموذج ADE-QVAET هذا بين أربع تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التنبؤ بالخطأ. وتشمل التقنيات المستخدمة التطور التفاوضي التكيفوي، والرقابة التلقائية المتغيرة الكمومية، وطبقات المحولات، والحد من الضوضاء التكيفية وزيادتها.
لا يحلل هذا LLM الرمز مباشرة ، ولكنه يحلل المقاييس والبيانات المتعلقة بالرمز. في اختبار ، حققت ADE-QVAET درجة عالية من الدقة والدقة والتكرار والنتيجة في F1 ، كل منها يتجاوز 98 في المائة مقارنة بالعارضة التقليدية.
تلقائيا اختبار البرامج
وتناقش الدراسة الثانية كيف يمكن الذكاء الاصطناعي تبسيط وقت المهندسين من خلال أتمتة عملية الاختبار بأكملها. طور الباحثون نظاما يستخدم LLM ووكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين.
تم تصميم النظام لإنتاج وإدارة آثار الاختبار ، من الخطة إلى تقارير التحقق ، تلقائيا. واعتبرت نتائج الدراسة واعدة مع زيادة دقة الاختبار من 65 في المائة إلى 94.8 في المائة.
تدريب وكلاء لإصلاح الأخطاء
وتستند الدراسة الثالثة إلى SWE-Gym، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي مصمم لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على إصلاح الأخطاء بشكل مستقل. يتم تدريب هذا الوكيل على قراءة الرموز الحقيقية وتحريرها والتحقق منها.
تم بناء SWE-Gym باستخدام 2,438 مهمة Python في العالم الحقيقي من مراسلات مفتوحة المصدر. تمكن الوكلاء الذين تم تدريبهم باستخدام SWE-Gym من إكمال 72.5 في المائة من المهام بشكل صحيح يتجاوز معيار القياس السابق بأكثر من 20 نقطة مئوية.
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
العلامات الأكثر شيوعًا
#Prabowo Subianto #دونالد ترمب #2026 World Cup #bgn #konflik timur tengahجمع
