Na Conferência de Inteligência em Nuvem da Baidu, realizada em 25 de setembro de 2024, a Baidu Smart Cloud anunciou uma série de importantes atualizações para aplicativos de IA empresarial, com o objetivo de ajudar as empresas a utilizarem modelos grandes de forma mais eficiente e econômica. Essas atualizações incluem a plataforma de computação heterogênea AI Baidu PaddlePaddle 4.0 e a plataforma de modelos grandes Qianfan 3.0, além de atualizações abrangentes para aplicativos nativos de IA, como assistente de código, atendimento ao cliente inteligente e pessoas digitais.
A conferência destacou o “Wenxin Fast Code”, uma ferramenta de aumento de eficiência de código de IA recém-atualizada. Essa ferramenta concentra-se nos fluxos de trabalho de negócios do ciclo de vida completo de desenvolvimento, visando melhorar a eficiência e a qualidade do desenvolvimento de código.
Os recursos de destaque do Wenxin Fast Code incluem a “explicação de arquitetura de código empresarial” e a “revisão de código empresarial”, lançadas pela primeira vez no setor. A função de explicação de arquitetura de código empresarial pode interpretar inteligentemente a arquitetura de engenharia no início do projeto, ajudando os engenheiros a entenderem rapidamente a lógica de negócios. Já a função de revisão de código empresarial pode transmitir a experiência de codificação de engenheiros experientes, auxiliando inteligentemente os programadores a encontrar e corrigir problemas potenciais.
Além disso, o Wenxin Fast Code lançou a nova “capacidade de assistência de código empresarial” para resolver a deficiência dos assistentes de código genéricos no mercado em relação à compreensão de bancos de código históricos de empresas. Essa função pode entender profundamente os bancos de código da empresa, aprender rapidamente os códigos e padrões anteriores da empresa e gerar códigos mais adequados às necessidades da empresa.
Até o momento, o Wenxin Fast Code já atendeu mais de 10.000 clientes corporativos e ajudou milhões de desenvolvedores chineses a melhorar a eficiência de codificação, aumentando a eficiência geral de desenvolvimento em 20%.