山石网科×阿里云通义灵码,开启研发“AI智造”新时代

近日,山石网科正式宣布全面接入阿里云通义灵码企业专属版,这标志着山石网科在研发智能化、自动化领域迈出重要一步,为研发工作注入强大的AI动力,实现多维度的效率飞跃。

此次合作,阿里云通义灵码依托强大的AI能力,为山石网科研发团队提供从代码开发、代码评审、设计文档撰写到测试用例生成等全流程的AI辅助支持,全面提升研发效率,加速产品迭代,为用户提供更优质、更安全的网络安全产品和服务。

山石网科首席战略官(CSO)蒋东毅介绍,山石网科当前已有超九成研发人员在日常开发环境中使用通义灵码, 在通义灵码插件调用的阿里云Qwen-2.5和Deepseek-r1模型协助下,代码补全的采纳率为26%, AI代码生成占比已经达到35%,同时办公环境还与阿里云百炼平台对接,在文档撰写、测试用例编写、会议纪要生成等各方面日常工作全面提效,全流程的效率改进预计实现研发效率提升30%。

图注:山石网科首席战略官(CSO) 蒋东毅

蒋东毅还表示:“通过和通义灵码合作,山石网科积极拥抱变化,正在构建一套更全面的评估体系,包含‘代码产能’、‘开发吞吐率’、‘代码缺陷逃逸率’、‘开发者满意率’等指标,来看每个使用 AI 编码的同学代码到底产生了什么变化。未来,随着大模型的进一步发展,AI 一定会为编程带来全方位、多层次的提升,让开发进入更加智能化的创作时代。不能拥抱AI的开发者,也将会被AI的世界淘汰”。

AI赋能,研发提效再升级

在数字化转型浪潮下,网络安全的重要性日益凸显,用户对网络安全产品的需求也日益多元化、个性化,科技企业的研发效率成为决胜市场的关键竞争力。为快速响应市场需求,山石网科作为行业的创新先锋,始终致力于探索前沿技术,提升研发效率,打造更敏捷、更高效的研发体系。此次引入阿里云通义灵码专属版,正是山石网科在研发智能化领域的一次重要探索和实践。

阿里云通义灵码专属版基于阿里云自研的大模型技术,具备强大的代码理解和生成能力,能够为开发者提供智能代码补全、代码评审、代码优化、单元测试生成等多项功能。山石网科研发团队充分利用这些功能,实现:

  • 代码开发效率提升:智能代码补全和代码生成功能,可以帮助开发者快速完成代码编写,减少重复性工作,提升开发效率。
  • 代码质量保障:代码评审和代码优化功能,可以帮助开发者更好地优化代码逻辑,发现潜在问题,提升代码质量和可维护性。
  • 文档撰写效率提升:自动生成API文档、设计文档等功能,可以帮助开发者快速完成文档撰写,减少文档编写时间。
  • 测试效率提升:自动生成单元测试用例、测试脚本等功能,可以帮助开发者快速完成测试用例编写,提升测试效率和覆盖率。

为什么选择通义灵码

作为深耕网络安全领域的上市企业,山石网科在技术选型中面临双重挑战:既要规避代码资产外流风险,又要突破传统工具本地化部署的成本壁垒,这成为企业智能化转型的关键掣肘。

通义灵码企业专属版的出现,为这场转型攻坚战提供了破局方案。依托云端私有化部署架构,该方案不仅完美契合企业级代码安全管理规范,更以“训练数据零回流”承诺构建起立体化数据护城河。相较于某些AI工具的技术约束,通义灵码也在知识产权方面展现出开放包容的合作姿态,为双方战略协同预留充足空间。

值得关注的是,该方案的技术前瞻性与山石网科的战略布局形成深度共振:一方面,通义灵码首创的“AI程序员”智能体架构,精准对接企业级开发场景的复杂需求;另一方面,阿里云持续加码的研发投入,确保产品在多语言环境、混合开发框架中始终保持行业的技术领先和服务保证。这种“技术硬实力+服务软实力”的双重保障,正是促成双方战略合作的核心动因。

携手共赢,共创未来

山石网科与阿里云的合作由来已久,双方在云计算、网络安全等领域保持着紧密的合作关系。此次山石网科全面接入阿里云通义灵码专属版,是双方合作关系的进一步深化,也是双方共同推动AI技术在网络安全领域应用的一次重要实践。

未来,山石网科将继续与阿里云携手共进,积极探索AI技术在网络安全领域的创新应用,不断提升产品研发效率和服务质量,为用户提供更智能、更安全的网络安全解决方案,共同守护数字世界的安全!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/974959.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【动态规划篇】:解析背包问题--动态规划塑造的算法利器

✨感谢您阅读本篇文章,文章内容是个人学习笔记的整理,如果哪里有误的话还请您指正噢✨ ✨ 个人主页:余辉zmh–CSDN博客 ✨ 文章所属专栏:动态规划篇–CSDN博客 文章目录 一.01背包问题1.模板题2.例题1.分割等和子集2.目标和3.最后…

量子计算驱动的金融衍生品定价革命:突破传统蒙特卡洛模拟的性能边界

引言:金融计算的算力困局 某国际投行采用128量子位处理器对亚洲期权组合定价时,其量子振幅估计算法在2.7秒内完成传统GPU集群需要68小时的计算任务。在蒙特卡洛路径模拟实验中,量子随机游走算法将10,000维衍生品的价格收敛速度提升4个数量级…

【C++篇】树影摇曳,旋转无声:探寻AVL树的平衡之道

文章目录 从结构到操作:手撕AVL树的实现一、AVL树介绍1.1 什么是AVL树1.2 平衡因子的定义1.3 平衡的意义1.4 AVL树的操作 二、AVL树的节点结构2.1 节点结构的定义: 三、插入操作3.1 插入操作概述3.2 步骤1:按二叉查找树规则插入节点3.3 步骤2…

DeepSeek、微信、硅基流动、纳米搜索、秘塔搜索……十种不同方法实现DeepSeek使用自由

为了让大家实现 DeepSeek 使用自由,今天分享 10 个畅用 DeepSeek 的平台。 一、官方满血版:DeepSeek官网与APP 首推,肯定是 DeepSeek 的官网和 APP,可以使用满血版 R1 和 V3 模型,以及联网功能。 网址: htt…

推荐几款SpringBoot项目手脚架

作为程序员、一般需要搭建项目手脚架时、都会去Gitee或Github上去找、但是由于Github在国内并不稳定、所以就只能去Gitee去上查找。 不同语言检索方式不一样、但是也类似。 Gitee WEB应用开发 / 后台管理框架 芋道源码 ELADMIN 后台管理系统 一个基于 Spring Boot 2.7.1…

【VSCode】MicroPython环境配置

【VSCode】MicroPython环境配置 RT-Thread MicroPython 插件安装MicroPython 库文件配置结束语 RT-Thread MicroPython 插件安装 在 VSCode 拓展中搜索 “RT-Thread MicroPython” 并安装,详细配置步骤(修改 VSCode 默认终端、MicroPython 代码补全&…

Moonshot AI 新突破:MoBA 为大语言模型长文本处理提效论文速读

前言 在自然语言处理领域,随着大语言模型(LLMs)不断拓展其阅读、理解和生成文本的能力,如何高效处理长文本成为一项关键挑战。近日,Moonshot AI Research 联合清华大学、浙江大学的研究人员提出了一种创新方法 —— 混…

大语言模型推理能力从何而来?

前言 DeepSeek R1采用强化学习进行后训练,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而显著提升了推理能力。这一创新方法使得DeepSeek R1能够在无需大量监督数据的情况下,通过自我进化发展出强大的推理能力…

最新本地部署 DeepSeekR1 蒸馏\满血量化版 + WebOpenUI 完整教程(Ubuntu\Linux系统\Ollama)

测试机为6133CPU(40Cores)256G D44*4090D 24G 一种方法是部署蒸馏版Distill模型。一种是部署Huggingface上unsloth的量化版模型 Ollama及模型安装 1.下载并安装ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh如果下载不动可以试试挂梯子或者再试几次 挂代理代码&…

PySide6学习专栏(四):用多线程完成复杂计算任务

如果计程序中要处理一个非常庞大的数据集中的数据,且数据处理计算很复杂,造成数据处理占用大量时间和CPU资源,如果不用多线程,仅在主进程中来处理数据,将会使整个程序卡死,必须采用多线程来处理这些数据是唯…

路由基本配置

学习目标 • 根据拓扑图进行网络布线。 • 清除启动配置并将路由器重新加载为默认状态。 • 在路由器上执行基本配置任务。 • 配置并激活以太网接口。 • 测试并检验配置。 • 思考网络实施方案并整理成文档。 任务 1:网络布线 使用适当的电缆类型连接网络设备。…

STM32MP157A单片机移植Linux驱动深入版

需求整理 在Linux设备树中新增leds节点&#xff0c;其有3个gpio属性&#xff0c;分别表示PE10对应led1&#xff0c;PF10对应led2&#xff0c;PE8对应led3&#xff0c;设备树键值对如下&#xff1a; leds { led1-gpio <&gpioe 10 0>; led2-gpio &l…

瑞芯微RV1126部署YOLOv8全流程:环境搭建、pt-onnx-rknn模型转换、C++推理代码、错误解决、优化、交叉编译第三方库

目录 1 环境搭建 2 交叉编译opencv 3 模型训练 4 模型转换 4.1 pt模型转onnx模型 4.2 onnx模型转rknn模型 4.2.1 安装rknn-toolkit 4.2.2 onn转成rknn模型 5 升级npu驱动 6 C++推理源码demo 6.1 原版demo 6.2 增加opencv读取图片的代码 7 交叉编译x264 ffmepg和op…

如何为自己的 PDF 文件添加密码?在线加密 PDF 文件其实更简单

随着信息泄露和数据安全问题的日益突出&#xff0c;保护敏感信息变得尤为重要。加密 PDF 文件是一种有效的手段&#xff0c;可以确保只有授权用户才能访问或修改文档内容。本文将详细介绍如何使用 CleverPDF 在线工具为你的 PDF 文件添加密码保护&#xff0c;确保其安全性。 为…

蓝桥杯核心内容

核心内容 数学 质数与筛质数&#xff0c;分解质因数 分解质因数 所有的数都可以写成有限个数相乘质数&#xff1a;可以写成1✖本身&#xff08;如131✖13&#xff09;合数&#xff1a;ab1✖...✖bn-》把乘数里面是合数的再分&#xff08;如b3是合数-》b3c1✖c2&#xff09;进…

七星棋牌源码高阶技术指南:6端互通、200+子游戏玩法深度剖析与企业级搭建实战(完全开源)

在棋牌游戏行业高速发展的今天&#xff0c;如何构建一个具备高并发、强稳定性与多功能支持的棋牌游戏系统成为众多开发者和运营团队关注的焦点。七星棋牌全开源修复版源码 凭借其 六端互通、200子游戏玩法、多省区本地化支持&#xff0c;以及 乐豆系统、防沉迷、比赛场、AI智能…

【学习笔记】【SpringCloud】MybatisPlus 基础使用

目录 一、使用 MybatisPlus 基本步骤 1. 引入 MybatisPlus 依赖 2. 定义Mapper接口并继承BaseMapper 二、MybatisPlus 常用配置 三、自定义SQL 四、IService 接口 1. 批量新增的效率问题 2. 配置方式 五、插件功能 1. 分页插件 一、使用 MybatisPlus 基本步骤 1. 引…

QT 引入Quazip和Zlib源码工程到项目中,无需编译成库,跨平台,压缩进度

前言 最近在做项目时遇到一个需求&#xff0c;需要将升级的文件压缩成zip&#xff0c;再进行传输&#xff1b; 通过网络调研&#xff0c;有许多方式可以实现&#xff0c;例如QT私有模块的ZipReader、QZipWriter&#xff1b;或者第三方库zlib或者libzip或者quazip等&#xff1…

在高流量下保持WordPress网站的稳定和高效运行

随着流量的不断增加&#xff0c;网站的稳定和高效运行变得越来越重要&#xff0c;特别是使用WordPress搭建的网站。流量过高时&#xff0c;网站加载可能会变慢&#xff0c;甚至崩溃&#xff0c;直接影响用户体验和网站正常运营。因此&#xff0c;我们需要采取一些有效的措施&am…

linux 安装启动zookeeper全过程及遇到的坑

1、下载安装zookeeper 参考文章&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_48887095/article/details/132397448 2、启动失败 1、启动失败JAVA_HOME is not set and java could not be found in PATH 已安装 JAVA 配置了JAVA_HOME,还是报错解决方法&#xff1a;参考&#xf…