GitLab представляет новые возможности искусственного интеллекта для усиления DevSecOps

Новые возможности искусственного интеллекта GitLab призваны произвести революцию в DevSecOps! Автоматизируйте проверки безопасности, выявляйте уязвимости и оптимизируйте процесс разработки. Попрощайтесь с ручными задачами и воспользуйтесь мощью искусственного интеллекта. #GitLab #DevSecOps

 GitLab has introduced new AI capabilities that enhance DevSecOps practices. These advancements provide increased power to developers, security teams, and operations professionals. The AI capabilities empower users to identify and address security vulnerabilities more efficiently and effectively, ensuring the highest level of security and functionality for software development projects.

GitLab 16.6 November release включает в себя бета-версию GitLab Duo Chat, искусственного интеллекта, работающего на естественном языке. В свою очередь, релиз GitLab 16.7 December обеспечивает общедоступность GitLab Duo Code Suggestions.

Главный продуктовый директор GitLab, Дэвид Де-Санто, отмечает: “Чтобы полностью реализовать потенциал искусственного интеллекта, его необходимо внедрять на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, чтобы DevSecOps-команды получали преимущества в области безопасности, эффективности и совместной работы”.

GitLab Duo Chat –, можно сказать, звезда этого релиза – предоставляет пользователям ценные инсайты, рекомендации и предложения. Он не только анализирует код, но также помогает в планировании, понимании и решении проблем безопасности, устранении сбоев в CI/CD-пайплайнах, а также помогает в создании запросов на слияние и многом другом.

GitLab Duo включает в себя 14 возможностей искусственного интеллекта:

– Рекомендация рецензентов
– Подсказки для кода
– Чат
– Сводка уязвимостей
– Объяснение кода
– Сводка обсуждений планирования
– Сводка запросов на слияние
– Заполнение шаблонов запросов на слияние
– Сводка проверки кода
– Генерация тестов
– Подсказки Git
– Анализ корневой причины
– Генерация описания планирования
– Прогнозирование потока ценности

Code Suggestions теперь доступен широкой публике, чтобы помочь в создании и обновлении кода, сократить нагрузку на когнитивные возможности, повысить эффективность и ускорить безопасную разработку программного обеспечения.

GitLab отличается своим принципом приватности и прозрачности в области искусственного интеллекта. Согласно отчету GitLab, 83% специалистов в области DevSecOps считают внедрение искусственного интеллекта в свои процессы неотъемлемым, а 95% приоритезируют защиту конфиденциальности и интеллектуальной собственности при выборе инструментов искусственного интеллекта.

Отчет State of AI in Software Development от GitLab также показывает, что разработчики тратят только 25% времени на написание кода. Duo suite стремится устранить это, снижая разрозненность инструментов и позволяя сократить циклы разработки в 7 раз, повысить производительность разработчиков и сократить расходы на программное обеспечение.

Кейт Холтерхофф, аналитик от Redmonk, комментирует: “Разработчики, с которыми мы разговариваем в RedMonk, с большим интересом относятся к возможностям повышения производительности и эффективности, которые обещают подсказки для кода.

“Duo Code Suggestions от GitLab становится приветствуемым участником в этой области, расширяя доступные варианты для создания жизненного цикла разработки программного обеспечения, поддержанного искусственным интеллектом.”

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

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…