蘋果公司近日公佈了三項人工智能研究成果，深入探討如何運用AI與大語言模型優化軟件開發流程。首項研究推出「智能體RAG框架」，通過六個專業AI智能體協同工作，將測試準確率提升至94.8%，時間縮短85%。第二項研究構建「SWE-Gym」訓練環境，基於2438個真實GitHub問題，使AI成功解決72.5%的編程任務。第三項研究開發「ADE-QVAET」模型，結合量子變分自動編碼器技術，實現從被動修復到主動預防的轉變。這些創新旨在攻克傳統手動測試耗時長、成本高的難題，為軟件工程領域帶來突破性進展。
蘋果公司近日公佈了三項人工智能研究成果，深入探討如何運用AI與大語言模型優化軟件開發流程。首項研究推出「智能體RAG框架」，通過六個專業AI智能體協同工作，將測試準確率提升至94.8%，時間縮短85%。第二項研究構建「SWE-Gym」訓練環境，基於2438個真實GitHub問題，使AI成功解決72.5%的編程任務。第三項研究開發「ADE-QVAET」模型，結合量子變分自動編碼器技術，實現從被動修復到主動預防的轉變。這些創新旨在攻克傳統手動測試耗時長、成本高的難題，為軟件工程領域帶來突破性進展。
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