大模型技术在近两年来飞速发展，企业对大模型的认知更加理性、务实。大模型本身不会直接产生价值，但在大模型基础架构之上开发出的AI应用，带来技术创新及业务增长，成为企业真正关心的问题。

基于大模型开发的又一个AI工具诞生！

最近，普林斯顿基于GPT4基础上，开发出开源版本的AI代码生成工具——SWE-agent！这是一款用于自主解决GitHub存储库中问题的新系统，它能够将语言模型转化成软件工程代理，这些代理可以自动浏览GitHub代码库，查看、编辑和执行代码文件，从而修复其中的问题和错误。

SWE-agent仅用93秒时间就解决bug，不到1天时间就获得16000个GitHub星。

项目网站：https://swe-agent.com/

GitHub：https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent

企业如何利用大模型开发自己的AI应用

随着高性能开源大模型的不断涌现，不少头部互联网企业已经构建企业级的AI应用。在“人工智能+”的战略方向下，企业不断探索AI技术的应用，各行业也纷纷利用AI技术实现效率提升和业务升级。传统互联网企业也不甘落后，积极拥抱AI技术，加速数字化转型，实现创新发展。

算法、数据、算力是打造AI应用的三个重要因素。

深度学习算法的进步是AI大模型技术发展的核心，尤其是Transformer、GAN、CNN、RNN等算法架构，通过在大规模数据集上进行训练、学习到丰富的知识和模式，从而在各个任务中表现出强大的性能，为AI应用开发提供了必要的基础能力。

AI应用的开发需要行业高质量的数据才能发挥价值，自身拥有大量业务数据的企业，借助大模型的技术优势，输入企业原始数据进行预测分析，通过定制化开发，可打造出适合行业真实业务场景的AI应用。

算力支撑各行业应用落地，不同规格的算力适配多样化的应用场景，尤其是AI技术高速发展的当下，对算力要求越来越高。在过去，成熟的算法和大量的数据可以支撑AI模型的开发，然而算力的限制政策让很多企业无法使用上高端的GPU服务器。英智未来打造的人工智能公共服务平台BayStone.ai，通过全球高端算力资源的调度，可为企业提供AI开发场景所需的不同规格算力。

英智未来凭借卓越性能服务器、灵活配置服务、高效运维特点，帮助企业快速使用高端GPU服务器，让用户聚焦AI业务开发，最大限度发挥AI大模型算力潜能。