Shreds.AI представив однойменну платформу генеративного штучного інтелекту, засновану на великій мовній моделі (LLM), яку він спеціально навчив автоматизувати завдання розробки програмного забезпечення.
Платформа Shreds.AI, доступна в бета-версії, може призначати завдання аж восьми іншим LLM, викликаючи інтерфейси прикладного програмування (API), які вони надають. Про це повідомляє DevOps.com.
Генеральний директор Shreds.AI Суфіан Амар сказав, що замість того, щоб створювати невеликі обсяги коду, платформу навчили створювати десятки тисяч рядків і файлів коду, необхідних для керування складними робочими процесами розробки програмного забезпечення.
Платформа Shreds.AI також точно організує інтеграцію різних компонентів програмного забезпечення для створення програми, оскільки вона пройшла навчання за допомогою інструментів, які регулярно використовують розробники.
Розробник вводить природною мовою простий опис програмного забезпечення, яке він хоче створити, у Shreds.AI, а потім платформа генерує архітектурні діаграми та код для незалежних й ізольованих функцій, які називаються shreds. Командам DevOps потрібно лише перевірити код перед його використанням. Цей процес Shreds.AI спрощує через мережу незалежних розробників, з якими організації можуть укласти контракт на перевірку коду.
Shreds.AI – це меташтучний інтелект, який, окрім генерації коду та міркування, може ранжувати сторонні LLM на основі їхньої здатності виконувати конкретні завдання.
Платформа Shreds.AI вже тестується автомобільним конгломератом Stellantis і Réseau de Transport d’Électricité (RTE), оператором системи передачі електроенергії у Франції. За оцінками Shreds.AI, застосунок, який раніше міг коштувати $1 мільйон, тепер можна створити менш ніж за $30 тисяч.
Компанія стверджує, що Shreds.AI скорочує час виходу програмного забезпечення на ринок, а також розмір команди та витрати на понад 80% порівняно із традиційними методами розробки ПЗ.
Також автоматичне обслуговування вирішує проблему старіння програмного забезпечення. Це збільшує термін його служби більш ніж на 60%, полегшуючи конвертацію мови програмування, яка використовується для створення програми, на іншу мову, яку знають більше розробників.
Інтеграція штучного інтелекту у робочі процеси DevOps ще тільки на початку, і код, створений цими платформами, все ще потребує керування.
Завдяки зростанню ШІ очікується, що кількість ПЗ, яке буде створено та розгорнуто протягом наступних 2 років, перевищить кількість програмного забезпечення, яке було розгорнуто за кілька останніх десятиліть. Єдиний спосіб йти в ногу з цими темпами розвитку – також застосовувати ШІ для керування робочими процесами DevOps.
Раніше ми повідомляли, скільки нині коштує створити мобільну відеогру.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
