Watsonx Code Assistant от IBM: изменение мира кодирования в корпоративной сфере с помощью искусственного интеллекта.

Представляем вам Watsonx Code Assistant от IBM: революционное средство для кодирования внутри предприятий с помощью искусственного интеллекта. Получайте помощь от самого продвинутого кодового помощника, который ускорит ваш процесс разработки. #IBM #Watsonx #AI #кодирование

 Встречайте Watsonx Code Assistant от IBM: изменение мира кодирования в корпоративной сфере с помощью искусственного интеллекта.

В постоянно прогрессирующем мире разработки программного обеспечения одной из основных проблем, с которыми сталкиваются предприятия, является необходимость быстрого и точного написания кода. Разработчики часто сталкиваются с сложными задачами по программированию, и поиск практических решений может быть долгим процессом. Однако IBM недавно представила передовое решение этой проблемы – Watsonx Code Assistant, которое изменит способ работы разработчиков.

Существующие инструменты и методы уже используются для помощи разработчикам, но они часто не могут предоставить необходимый уровень помощи. Традиционный подход может быть громоздким и затратным по времени, и иногда может обеспечить только ту точность и эффективность, которые современные предприятия требуют. Именно в этом контексте появляется Watsonx Code Assistant как инновационное решение, изменяющее игру.

Watsonx Code Assistant позволяет разработчикам писать код более быстро и точно с помощью естественных языковых подсказок. Этот помощник, работающий на основе генеративного искусственного интеллекта, предлагает две модели, адаптированные к конкретным предприятий. Первая модель, Watsonx Code Assistant для Red Hat Ansible Lightspeed, фокусируется на автоматизации IT и предоставляет рекомендации по автоматизации инфраструктуры и задач развертывания приложений. В ходе технического предварительного просмотра этот помощник продемонстрировал впечатляющий рост производительности, сотрудники отчитывались о повышении на 20-45%.

Вторая модель, Watsonx Code Assistant для Z, предназначена для ускорения модернизации приложений на главном компьютере. Она автоматизирует поиск и декомпозицию легаси-кодов на COBOL и переводит выбранные элементы на Java для развертывания на системах IBM Z. Такой подход упрощает традиционно трудоемкий процесс и раскрывает потенциал модернизации приложений на главном компьютере.

Оба этих помощника работают на платформе Watsonx от IBM, известной своей надежной архитектурой модели декодирования, оптимизированной для предприятий, которым требуется доверие, безопасность и соответствие. IBM также планирует дополнительно настроить ИИ-модели, на которых работает Watsonx Code Assistant, для поддержки дополнительных сценариев модернизации и автоматизации.

Watsonx Code Assistant – это не отдельное предложение, а часть стратегии IBM по внедрению ИИ в рабочие процессы с помощью удобных помощников. Широкая линейка Watsonx включает инструменты, такие как Watsonx Orchestrate для автоматизации работы команды и задач, а также Watsonx Assistant для поиска в предприятии и разговорного ИИ. Обязательство IBM к решениям на основе ИИ распространяется и на другие области, такие как watsonx.ai для разработки моделей ИИ, watsonx.Governance для ответственных рабочих процессов ИИ и watsonx.Data для управления данными.

Одной из отличительных особенностей Watsonx Code Assistant является его фокус на практических, реальных приложениях. IBM признает важность предоставления конкретных точек входа для компаний, чтобы использовать генеративный ИИ. Вместо того, чтобы заниматься спекуляциями о будущих возможностях, решение IBM решает непосредственные потребности в программировании и модернизации.

IBM Consulting также готова помочь клиентам внедрить Watsonx Code Assistant. Их экспертиза заключается в определении важных сценариев использования, соответствующих уникальным требованиям и вызовам каждой организации.

В заключение, представление Watsonx Code Assistant от IBM – это значительный шаг в повышении производительности разработчиков и оптимизации процессов программирования предприятия. С помощью помощи, основанной на ИИ, разработчики могут достигать большего за меньшее время, улучшая качество кода и ускоряя модернизацию приложений. Обязательство IBM к практическим решениям на основе ИИ готово изменить подход предприятий к программированию и модернизации, сделав ИИ практической реальностью в их IT-операциях и приложениях.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…