Nghiên cứu AI mới của Apple về dự đoán lỗi phần mềm, viết bài kiểm tra và thậm chí sửa mã

PV Tech News – Apple vừa công bố ba nghiên cứu mới cho thấy họ đang đẩy mạnh ứng dụng AI vào phát triển phần mềm.

Apple đang mở rộng hướng nghiên cứu AI sang lĩnh vực phát triển phần mềm với mục tiêu tạo ra những hệ thống có thể phát hiện lỗi, viết bài kiểm thử và thậm chí tự động sửa mã. Dưới đây là tổng hợp ba nghiên cứu mới được công bố gần đây hé lộ cách Apple ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện độ chính xác, tốc độ và năng suất trong quy trình lập trình:

I. AI dự đoán lỗi phần mềm chính xác gần tuyệt đối

Nghiên cứu đầu tiên giới thiệu mô hình ADE-QVAET, được thiết kế để phát hiện và dự đoán lỗi phần mềm bằng cách phân tích dữ liệu liên quan đến độ phức tạp, kích thước và cấu trúc mã. Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông thường, ADE-QVAET không đọc trực tiếp mã nguồn mà nhận diện các mẫu dữ liệu có khả năng dẫn đến lỗi.

Khi thử nghiệm trên bộ dữ liệu từ Kaggle, mô hình đạt độ chính xác 98%, độ thu hồi 94,6%, và điểm F1 98,1% – vượt xa mô hình máy học thông thường. Apple cho biết hệ thống này có thể giúp các nhóm phát triển phát hiện lỗi tiềm ẩn sớm hơn, giảm thời gian kiểm thử và chi phí bảo trì.

II. Hệ thống AI tự động hóa quy trình kiểm thử phần mềm

Trong nghiên cứu thứ hai, Apple xây dựng một hệ thống AI sử dụng nhiều tác nhân tự động (multi-agent) để tạo và quản lý kế hoạch kiểm thử cho các dự án quy mô lớn. Công cụ có khả năng viết kế hoạch, tạo ca kiểm thử, tạo báo cáo đánh giá và duy trì liên kết giữa yêu cầu, logic nghiệp vụ và kết quả kiểm thử.

Kết quả cho thấy hệ thống giúp tăng độ chính xác từ 65% lên 94,8%, rút ngắn 85% thời gian kiểm thử, nâng hiệu suất bộ test 85% và tiết kiệm khoảng 35% chi phí, tương đương việc đẩy nhanh tiến độ triển khai phần mềm thêm hai tháng. Tuy nhiên, nghiên cứu hiện mới được áp dụng trong phạm vi nội bộ, gồm các hệ thống nhân sự, tài chính và SAP.

III. SWE-Gym: môi trường huấn luyện AI biết tự sửa mã

Nghiên cứu thứ ba – SWE-Gym – được xem là dự án tham vọng nhất. Hệ thống này cho phép AI học cách đọc, chỉnh sửa và xác minh mã nguồn thực tế thông qua hơn 2.400 tác vụ Python trích từ 11 kho mã nguồn mở. Mỗi tác vụ được gắn với môi trường thực thi và bộ kiểm thử riêng, giúp AI rèn luyện kỹ năng lập trình và gỡ lỗi như lập trình viên thật.

Phiên bản nhẹ hơn là SWE-Gym Lite, rút gọn còn 230 tác vụ để tăng tốc huấn luyện mà vẫn duy trì độ chính xác tương đương. Theo Apple, các tác nhân được huấn luyện bằng SWE-Gym giải đúng 72,5% bài toán, vượt hơn 20 điểm phần trăm so với mô hình trước đây, đồng thời giảm gần 50% thời gian huấn luyện khi sử dụng bản Lite.

Ba nghiên cứu cho thấy Apple đang đẩy mạnh hướng tiếp cận “AI hỗ trợ lập trình viên” và nếu được triển khai rộng rãi, liệu công nghệ này có thể thay đổi cách lập trình viên viết và quản lý mã nguồn, đồng thời mở đường cho một thế hệ công cụ phát triển phần mềm thông minh trong hệ sinh thái của Apple? Đừng quên theo dõi Phong Vũ Tech News để cập nhật những bước tiến mới nhất của Apple và xu hướng AI trong ngành công nghệ toàn cầu nhé!

Bài viết liên quan:

• ChatGPT sắp trở thành hệ điều hành AI mới tích hợp đa ứng dụng
• Google ra mắt tính năng thử giày ảo bằng AI trên Google Shopping
• Opal – Ứng dụng AI của Google mở rộng thêm 15 quốc gia mới