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

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…