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 苹果三大AI 突破：预测错误、生成测试、修复代码革新软体开发
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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2025-10-17 12:04 免责声明： 本消息未经核实，不代表网站的立场、观点，如有侵权，请联系删除。 |
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苹果公司最近发表了三项研究，探讨如何利用人工智慧（AI）来预测程式错误、撰写测试以及修复代码，这些研究显示AI 在软体开发中的潜力。 在第一项研究中，苹果的研究人员提出了一种名为ADE-QVAET（Adaptive Differential Evolution-Quantum Variational Autoencoder Technology）的新型AI模型，旨在克服当前大型语言模型（LLM）在分析大型代码库时的限制，如「虚假生成」、「缺乏上下文生成」及「检索过程中关键商业关系的丢失」。这个模型结合了四种AI技术：自适应微分演化（ADE）、量子变分自编码器（QVAE）、变压器层（Transformer layers）和自适应噪声减少与增强（ANRA），以提高错误预测的准确性。 研究显示，当在Kaggle数据集上进行测试时，ADE-QVAET在90%的训练比例下，达到98.08%的准确率、92.45%的精确率、94.67%的召回率和98.12%的F1分数，显示出其在辨识真实错误方面的高效性。 第二项研究则针对品质工程师面临的另一个挑战，即创建和维护大型软体项目的详细测试计画和案例。研究人员开发了一个系统，利用LLM和自主AI代理自动生成和管理测试文档，从测试计画到验证报告，并保持需求、业务逻辑和结果之间的完整可追溯性。这个系统的整体测试文档自动生成准确率从65%提升至94.8%，并在企业系统工程和SAP迁移项目中显示出85%的测试时间缩短和35%的成本节省。 
最后，第三项研究SWE-Gym则更具野心，旨在训练AI代理学会阅读、编辑和验证真实代码，以实际修复错误。该系统使用了2,438个来自11个开源库的真实Python任务，并设计了SWE-Gym Lite版本，以加快训练和评估的速度。研究结果显示，经过训练的代理正确解决了72.5%的任务，超过以往基准20个百分点。 这些研究不仅展示了AI在软体开发中的应用潜力，也为未来的开发流程带来新思路。苹果在AI研发中特别强调用户隐私与责任AI原则，并考量隐私保护及模型安全性，保障企业与用户数据安全。 作者 TechNews 编辑台 编辑(Edit) 删除(Delete) |
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