4月11日,蚂蚁集团自研的智能研发平台CodeFuse推出“图生代码”新功能,支持开发人员用产品设计图一键生成代码,大幅提升前端页面的开发效率。目前相关功能正在内测。
和很多互联网公司一样,蚂蚁集团正在内部全面推行AI编程,使用CodeFuse支持日常研发工作的工程师达到50%以上,这些工程师提交的代码中10%由AI生成。
Gartner发布的2024年十大战略技术趋势指出:到2028年,75%的企业软件工程师将使用AI编程助手。蚂蚁CodeFuse就是这一趋势下的探索尝试。
据介绍,CodeFuse 的功能覆盖了需求分析、编程开发、测试与构建、发布与运维、数据洞察等研发全链路,比如在开发测试阶段,通过代码补全、添加注释、解释代码、生成单测、代码优化等,帮助开发者更快、更轻松地编写代码。
目前,在蚂蚁内部,每周已有超五成程序员在日常研发中使用CodeFuse。CodeFuse生成的代码整体采纳率为30%,在生成单元测试场景采纳率可以达到50%。
此次发布的“图生代码”功能主要服务前端工程师。在互联网产品开发环节,设计师画出设计图后,前端工程师需要用代码实现产品设计图,这项工作占用了较多开发工作量。图生代码,可以根据设计图一键生成代码,可以极大降低开发团队在开发网页、小程序、APP时的代码工作量。以一张中型网页为例,如果最终有200 行代码,一人耗时约需1小时,一键生成后,工程师只需检查与调整,耗时大幅降低。这项功能基于蚂蚁百灵大模型的多模态技术能力研发。
蚂蚁集团CodeFuse负责人表示,AI的普及不仅可以减少开发人员的工作压力,让他们有更多精力投入到更有创造力的工作中去,更大的意义在于降低编程门槛,推动软件开发行业的创新和进步。CodeFuse的使命是探索下一代AI研发生产力工具,致力于打造创新的解决方案,让软件开发者在研发过程中如丝般顺滑。在自然语言生成代码、图生代码之后,CodeFuse还将持续推出新功能,助力企业研发全链路的效率提升。
该负责人认为,AI研发范式的变革,并不代表“人”在研发场景的角色会消失,反而对AI和人如何协同提出了更高的要求,特别是涉及可靠性的运维场景,还需要人工专家干预才能让系统健康运行起来。
“AI目前主要集中在辅助编程(code copilot),要从copilot走向co-worker,实现整个研发生命周期的智能化、自动化,还有很长的路要走。”
好文章,需要你的鼓励
三星与AI搜索引擎Perplexity合作,将其应用引入智能电视。2025年三星电视用户可立即使用,2024和2023年款设备将通过系统更新获得支持。用户可通过打字或语音提问,Perplexity还为用户提供12个月免费Pro订阅。尽管面临版权争议,这一合作仍引发关注。
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
苹果M5 MacBook Pro评测显示这是一次相对较小的升级。最大变化是M5芯片,CPU性能比M4提升约9%,多核性能比M4 MacBook Air快19%,GPU性能提升37%。功耗可能有所增加但电池续航保持24小时。评测者认为该产品不适合M4用户升级,但对使用older型号用户仍是强有力选择。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。