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

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…