開發助理    甲骨文      程式碼  

甲骨文也推出AI開發助理了

繼微軟、Google、OpenAI、GitHub等科技龍頭推出AI開發助理後，甲骨文也加入這個行列，最近推出了程式開發助理Oracle Code Assist，能幫助使用者開發Java程式。

Oracle Code Assist是以甲骨文雲端Oracle Cloud Infrastructure（OCI）模型為底層，為Java、SQL程式和OCI上的應用開發來優化。甲骨文強調，這個開發助理以多種軟體程式庫訓練而成，也透過自家軟體應用微調而成，使用者可以自然語言互動，開發助理可處理程式碼生成、產生API文件、註解或評論等功能，還能提供重點解釋，幫助開發人員了解開發原理、檢視或重新組織現有程式碼。它也能提供修改建議，或產生pull request來將程式碼變更，合併到軟體程式庫中。使用者還能透過這個助理，來建立單元或功能測試。

甲骨文表示，Oracle Code Assist還有些進階功能，如可整合企業程式碼框架、函式庫等來提供客製化建議，另也能檢查自己產生的程式碼，以免用到不當授權的程式碼，或是將程式碼以新版函式庫更新。它也能根據企業軟體開發的最佳實作，來檢查程式錯誤和效率低落之處。（詳全文）

  AI開發     Red Hat     Granite  

Red Hat推出AI平臺，內建IBM開源Granite模型

又有一款生成式AI開發平臺可選擇了，Red Hat日前發表一款AI平臺Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI），企業用戶可用來在混合雲環境開發、測試和部署生成式AI模型。RHEL AI是Red Hat首個基礎架構模型平臺，內建IBM研究院開源的大型語言模型（LLM）Granite和其他開發工具。IBM表示，整個解決方案將打包成一個RHEL映像檔，可用於混合雲上部署單一伺服器，此外，RHEL也會整合到混合雲MLOps平臺OpenShift AI中。

Granite是IBM研究院開發的旗艦級LLM，去年9月正式發布，包含4個版本，可用於AI助理、財務應用、多語言翻譯（英、西、葡、德、法文）等應用，另也有日文專用版本。而RHEL AI內建的是Granite 70億參數模型，以Llama 2-7B為基礎，用2兆Token資料集訓練而成，可支援4,000個Token的文長。除了Granite模型，該平臺還包含IBM研究院打造的模型訓練方法與工具，也就是Large-scale Alignment for chatBots（LAB），可減少人員標註成本、降低模型開發門檻，也能提供大量生成資料，來加速模型的訓練與優化。（詳全文）

  Stack Overflow     OpenAI     AI助理  

熱門開發者論壇Stack Overflow聯手OpenAI，將優化Chatbot功能

開發者論壇Stack Overflow在5月7日宣布與OpenAI簽署合作協議，允許OpenAI用該平臺內容來訓練大型語言模型，而Stack Overflow也將利用OpenAI模型來強化自家的AI服務OverflowAI。Stack Overflow是個熱門的開發者論壇，開發者可在平臺上透過QA來解決各種疑難雜症。在ChatGPT剛問世時，Stack Overflow曾因擔心而一度封鎖GenAI內容，但隨著GenAI品質的改善，Stack Overflow先在今年3月宣布與Google合作，讓Gemini得以透過OverflowAPI存取知識庫，在開發人員呼叫Gemini時提供開發建議、程式碼及回答問題。

日前Stack Overflow與OpenAI的合作同樣能讓OpenAI存取OverflowAPI，也允許OpenAI藉Stack Overflow社群提供的內容來改善OpenAI模型，並會在ChatGPT中將特定內容標註來自Stack Overflow。OpenAI和Stack Overflow的首批合作功能預計在今年6月前推出，意味著ChatGPT將可提供來自Stack Overflow且經驗證的技術知識。（詳全文）

  AI晶片     M4     蘋果  

蘋果發表最新AI晶片

在今年年會展開前，蘋果發表新一代M4晶片，並更新iPad產品線，推出首個採用M4晶片的iPad Pro和採用M2晶片的iPad Air。M系列是蘋果自行設計的晶片，去年10月才發表M3，不到一年就推出M4，這個M4採台積電3奈米製程，由280億個電晶體組成，搭載最多10核心的CPU，包括4個效能核心與6個節能核心，兩者都具備強化的新一代機器學習（ML）加速器。而同樣搭載最高10核心的GPU則支援動態快取功能，可提高GPU的平均利用率。

蘋果指出，M4擁有飛快的神經網路引擎（Neural Engine），這是專門用來加速AI任務的IP區塊，每秒可執行38兆次的運算，是A11 Bionic晶片的60倍快，再搭配CPU的ML加速器、高效能的GPU，以及更高頻寬的統一記憶體，讓M4成為超強AI晶片。這個特性，讓搭載M4晶片的iPad Pro，成為可支援AI運算的裝置，例如在Final Cut Pro中輕點一下，就能輕鬆地分離4K影片中的主體及背景。（詳全文）

／Sepp Hochreiter、DeepMind、蘋果

攝影／蘇文彬  

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：iThome整理，2024年5月