【清流Family】“硅心科技」正式发布aiXcoder Europa，聚焦解决代码大模型行业落地难题

大岩山 · 发表于: 2023-8-22 15:06:52

源自：清流资本

　　推荐语
　　国产智能化软件开发系统服务商硅心科技多年深耕智能化软件开发领域，在去年发布了国内首个对标Copilot、能够根据开发者给出的“自然语言描述”一键生成“完整方法级代码”的智能编程应用aiXcoder XL。近期，聚焦国内多家大型企业研发需求，正式推出全新aiXcoder Europa。新版本新增了代码缺陷检测与修复、单元测试代码自动生成、代码注释自动生成和代码解释等多项功能，覆盖更多编码场景。
　　一直以来，硅心科技深耕行业需求、探索代码大模型落地。aiXcoder Europa将进一步助力企业在人工智能时代取得竞争优势。

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　　aiXcoder Europa的模型性能更加强大，除原有的代码生成、代码补全和智能搜索等功能之外，新增了代码缺陷检测与修复、单元测试代码自动生成、代码注释自动生成和代码解释等多项功能，可覆盖更多编码场景，进一步优化研发工作流程、提升开发人员的工作效率。
　　更值得关注的是，作为一款对标GitHub Copilot的国产智能化软件开发系统，aiXcoder全球累计下载量已超50万次。凭借不断积累的专业产品能力和项目实施经验，利用其完整、成熟的代码大模型行业落地方法论，aiXcoder陆续为多家银行、保险、高科技等行业头部企业提供企业级智能化软件开发解决方案。
　　覆盖更多编码场景，解决单元测试等实际痛点
　　对于一线开发者们来说，更重要的是使用过程中的实际表现。
　　在优化、提升模型性能的同时，aiXcoder更新了编译器插件功能，聚焦最令开发者头疼的单元测试用例编写、缺陷检测等痛点，新增了代码缺陷检测与修复、单元测试代码自动生成、代码注释自动生成和代码解释等多项新功能，帮助开发者提升编码效率、编码规范、团队协作和项目稳定性，解决了传统编码流程中重复工作量大、质量低、易出错的痛点。
　　以单元测试功能为例。通常，在软件开发过程中，为了保证程序中的函数或方法按照预期工作，开发者需要手动编写单元测试代码进行测试，人工编写耗时耗力而且测试覆盖度有限，质量不稳定，一些任务排期紧张的项目可能都无法留出足够时间，因此这一直令开发者们头疼。
　　但同时，单元测试又是确保代码整体稳定性必不可少的环节。特别对于金融行业来说，单元测试又是硬性要求。
　　基于对开发编码流程的熟悉和对其工作痛点的深刻理解，aiXcoder推出了“单元测试代码自动生成”功能。利用大模型学习去自动判断函数逻辑与输入数据，智能生成质量稳定的单元测试代码用例，提升测试覆盖率，节约编码时间，提高了工作效率和软件产品质量。

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　　单元测试代码自动生成
　　代码缺陷检测和修复功能可自动识别代码中的错误并进行实时修复，提高代码的稳定性和可靠性，减少手动调试和修复bug的时间。

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　　代码缺陷检测与修复
　　代码解释功能可以自动解析并解释代码含义，分析代码结构，生成对应的解释文本，不仅可以帮助开发者理解代码，更快地参与开发项目；还可减轻开发者写代码功能文档的负担。

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　　代码解释
　　成熟的企业落地方法论让模型所见即所用
　　同GitHub Copilot一样，aiXcoder从诞生之初就立足于代码智能、不断地更新迭代，贴近产业应用。
　　目前，aiXcoder 已经为国内金融、互联网等行业的多家头部企业提供了生产力级的智能化编程能力，在私有化部署与个性化训练方面探索出一套成熟的方法论。
　　aiXcoder可以根据企业数据安全及合规要求、结合现有算力资源，将训练完善的代码大模型私有化部署在企业本地，企业依托常规算力即可满足日常编码使用，大幅度降低了企业应用代码大模型的算力硬件门槛，推进智能化软件开发技术普适化进程。
　　此外，已部署代码大模型的企业可按实际使用人数与业务扩展情况，拓展模型规模，调整模型大小、参数，构建更匹配团队业务规模的智能编码助手。
　　大模型工具在产业落地应用中还有一个更为重要的问题，那就是模型能否能够贴近实际业务需求。
　　在私有化部署基础上，根据企业研发需要，提供个性化训练服务。其搭建灵活的模型架构，通过修改模型结构与预测方式，让个性化训练在企业领域数据上的效果得到增量提升。同时，aiXcoder可以根据企业参与训练的代码量、计算资源等条件，灵活选择微调参数量，尽可能地平衡企业代码大模型生成的代码效果和速度，提高开发者工作效率的同时，也保证代码质量。
　　这也是aiXcoder个性化训练的价值所在，让模型训练成本更可控，推理性能更强，生成代码更符合业务逻辑和企业规范。效率提高了，开发者本人和企业都能实打实的获益。
　　比如，某金融企业拥有数千名研发人员，沉淀了海量老旧代码。公司内部长期存在编码不规范、开发者能力不均衡、老旧代码缺少维护、利用不充分等问题。在使用aiXcoder代码大模型后，自动生成代码占比40%，推荐结果采纳率近30%，近九成的研发人员认为，代码大模型提升了工作效率，减少重复劳动，让他们在编码过程中找到了更多乐趣。
　　这正是以aiXcoder为代表的AIGC for Code企业不断迭代技术、长期追求的──让人类从繁重编码劳动中解放，更多的去思考与创造。降低开发者负担、节省企业开发成本，提升开发效率和代码质量，帮助企业在人工智能时代的业务竞争中取得优势。
　　整体来看，作为AIGC的新领域，代码大模型的发展仍然处在早期探索阶段，像硅心科技这样深耕行业需求、探索代码大模型落地的企业仍是少数。但对一个产业而言，真正要实现其价值，促进行业爆发，还是要实现商业化落地，走进人们的生活。
　　即刻体验 aiXcoder Europa：
　　https://aixcoder.com/nl2code

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