代码模型 +方案财务：AIXCODER被选为2025年的出色

作者: 365bet体育注册   点击次数:    发布时间: 2025-07-14 10:27

2025年7月10日 - 基于代码大型模型的Aixcoder智能软件开发解决方案被选为TID 2025质量竞争力会议的“ 2025软件R＆D Great Case”，并在国家拥有的银行中的技术变化和应用程序技能实施。在这种情况下，AixCoder将基于唯一的域的研发解决方案应用于国有银行，帮助银行实施了代码模型的私有化以及个性化培训以及独家大型银行模型的应用。结合与云覆盖的银行云平台的深入集成，特定企业的R＆D管理平台支持研发客户，以创建一个明智的智能研发和交付系统，从而使代码生成从10％的人培训，然后以35％的个人培训，ANG总体发展效率提高了30％。图：Aixcoder在TID 2025质量质量竞赛中赢得了“ R＆D的好案例”。三个主要的di银行软件疾病研发的海洋 - 效率低下，难以研究私人领域数据以及如何破坏私有化的安全性和大型模型的扩展？反对数字财务的快速发展，银行软件的发展面临许多挑战，例如复杂的业务情况，高频系统迭代以及强大的安全遵守情况。作为行业负责人，国有银行继续探索和运行与编程相关的编程相关的技术，并进行了自我宾语软件R＆D云平台的明智转变，努力通过现代技术提高标准化，R＆D软件的效率和质量来提高现代技术的效率和质量，并领导以下工业疾病点的解决：1。高级跨性别的效率，以提高效率，以提高效率和进步。传统的软件R＆D模型在编码，不均匀代码质量和广告方面的效率较低小葡萄曼努 - 维护成本。这将紧急提高研发效率，降低成本并提高效率； 2。很难适应私人领域数据和银行业务：在各个行业中，拥抱大型模型成为共识。但是，在一般大型模型的实际应用中，由于银行行业的特定领域缺乏知识，它们与行业的业务情况，代码开发和数据的规格不直接匹配，并且很难真正与银行软件开发过程和工程系统真正结合。生成的代码与银行业务逻辑的匹配级别不足，需要目标安排； 3。数据安全要求：财务是一个密集的技术和行业驱动的行业，安全是银行的主要寿命。有必要实现独立控制和控制确保数据安全的基础，并开发一个智能的研发系统自己的业务逻辑的ST。三种主要的创新技术，以生产出银行独家的智能研发系统，以准确了解疾病的发展点和数字化转型的需求。根据金融行业的技术积累和实践经验的多年，AixCoder设计并实施了基于大型的解决方案，该解决方案通过三种主要技术符合银行特征。 1。代码培训代码大型模型的部署：将一般大型模型的局限性分开，通过特征的特征开发大型模型，实现功能，例如代码生成，代码完成，调整性能以及模型对软件开发方案的影响。 2。有效的银行代码个性化培训：将私人代码和银行文件以及较低的培训成本和较短的培训周期结合在一起，而不会影响骨干模型的性能，f索取业务和自我式编码公司代码的逻辑，并开发特定于代码模型的银行，以使生成的代码衬有银行知识要求。同时，根据独特的工作流程和银行的数据流，仅专门为银行业务的属性而构建了一个多代理系统，并且将原始的开发系统和工具集成在一起以提高发展过程的透明度和效率，并实现了针对不同场景的深层情报合作。 3.适应严格的安全要求和Intranet环境的私有化扩展：Intranet已完全操作，没有数据传输；硬件资源工作的工作，支持高兼容的方案，确保客户具有独立和控制的大型模型功能，效应企业应用程序代码大型模型的成本以及提高R＆D效率。通过大型MO的私人扩展Dels是银行内独家大型模型的个人培训，以及与银行的自云平台的深入集成，R＆D管理平台绝对是R＆D和智能搜索系统，Silicone Technology（AixCoder）为客户创建了一个特定的智能R＆D和交付系统。数据没有传播，软件开发效率提高了30％。目前，Aixcoder产品已在该银行的研发中心拥有一半以上的研发人员，该研发中心已成为该行业阳光开发的必要工具。在成千上万的人对银行代码进行了真正的验证之后，代码生成的比例是从个人培训前的10％到35％，大大提高了软件开发和质量代码的效率。根据研发人员的评论，在特定的开发情况下，Aixcoder可以完成60％的工作，其余的需要进行手机编码和详细的调整;此外，许多用户还强调，使用AixCoder后，整体发育效率已显着提高了30％以上。在确保数据安全和合规性的同时，它有效地支持了金融银行数字的持续变化和快速的业务发展。获取“出色的研发软件案例”显示了在企业软件开发领域的技术实施功能和Aixcoder-工业授权的价值。将来，AIXCODER将应用于将企业提供给诸如私有化，基于现场的模型，定制开发和专业咨询等服务的企业。借助现代技术和实施解决方案，我们将帮助企业提高研发效率并降低成本，实现数字化转型并支持我国软件行业的高质量发展。关于硅核心技术（AIXCODER）硅核心技术（AIXCODER）是CO来自北京大学软件工程研究所。它是世界上第一支采用深度技术来研究现场生成领域并了解代码的团队。 AixCoder团队在领先的国际期刊和会议上发表了100多篇学术论文，其中许多是在智能软件工程领域中引用的首批论文和论文。该公司专注于代码的AIGC字段，并专注于将切割人工智能技术带入软件工程，该工程专注于大型模型的业务级别实施技术，并帮助企业实现智能开发。