网安智库|开源软件漏洞治理的挑战与对策建议
通过分析开源软件和闭源软件的区别,指出了建立开源软件漏洞治理体系的必要性,从开源用户、开源社区、代码托管平台等主体出发,研究发现开源软件漏洞治理存在安全意识缺乏、安全资源投入有限、漏洞情报获取信息差等问题。基于此,提出营造安全氛围、推进开源项目高质量发展、建立开源公共服务平台等对策建议,以期为相关研究和实际应...
招商基金招商蛇口租赁住房封闭式基础设施证券投资基金基金份额...
其中,原始权益人或其同一控制下的关联方拟认购数量为12,500万份,占发售份额总数的比例为25%;其他战略投资者拟认购数量为23,915万份,占发售份额总数的比例为47.83%。网下发售的初始基金份额数量为9,510万份,占发售份额总数的比例为19.02%,占扣除向战略投资者配售部分后发售数量的比例为70.00%。公众投资者认购的初...
aiXcoder-7B代码大模型开源,代码生成与补全效果的新SOTA模型
比如预训练采用32Ktoken的上下文长度,并且推理时可扩展至256K,能覆盖整个开发项目中的绝大部分代码;可准确判断何时需要生成新代码、何时代码逻辑已完整无需补全,直接生成完整的代码块、方法体、控制流程;可以准确地抽取项目级的上下文信息,大大降低大语言模型在预测API时产生的幻觉。02易私有化部署、个性化定制aiXc...
北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型!专为企业私有部署设计
现有落地数据反馈显示,结合该企业自身领域知识进行个性化训练后,在业务逻辑代码上,代码生成占比,较之前提升2倍。看完了成绩,模型实际效果究竟怎么样?接下来就来几个demo给大家感受一下。首先,aiXcoder-7BBase版能理解更多、更复杂的代码上下文信息,进行代码生成和补全:模型预训练支持的上下文长度为32k,推理阶段扩展...
卢威:大语言模型在软件编程领域的现状及挑战
导读代码生成由来已久,其最早可以追溯到上世纪50年代FORTRAN等高级编语言。在本文中,作者卢威从代码生成的历史发展、现实需求、技术实现、数据挑战到未来倡议,深入剖析了大语言模型(LLM)在软件编程领域的应用。作者|卢威责编|唐小引出品丨GOSIM开源创新汇...
代码大模型再现国之利刃,开源aiXcoder-7B性能完爆同级大模型!
01北京大学软件工程研究所开源的7B代码大模型aiXcoder-7B,性能完爆同级大模型,高效代码生成补全+项目级代码理解(www.e993.com)2024年9月19日。02aiXcoder-7B模型利用1.2TUniqueTokens的高质量训练数据集,经过严格的代码抽象语法树结构和预训练任务训练。03在实际应用中,aiXcoder-7B在前端开发、后端开发、算法开发等领域展现出卓越性能,提高开发效...
分析了1.5亿行代码发现:AI编程助手降低代码质量
代码变更率——指在编写后不到两周就被修改或撤销的代码行所占的比例——预计在2024年将是2021年AI出现之前的两倍。我们还发现,“新增代码”和“复制/粘贴代码”的比例相比于“更新的”、“删除的”和“移动的”代码在上升。从这个角度来看,AI生成的代码更像是一位频繁更换工作的...
蔚来王启研:汽车将成AI智能体,需要整车OS底座|36氪专访
比如共享摄像头数据,以前可能要走以太网传输,占用大量带宽,还有两边存储的CPU资源,但如果放在一个硬件上,通过共享内存的方式来分享,资源消耗率基本上是很低,这也是跨域融合的好处。舱驾融合的目标,也在我们的规划里,我们的芯片会支持。36氪汽车:也就是说会看到神玑“1托N”的局面,大概在什么时间?
车企对『灵魂自由』的焦虑,可以靠自研中间件来治愈?
1.AUTOSARAP在设计之初对SOA的考虑并不充分,因而对SOA开发并不友好。存在的问题主要有:1)工具链不完善,使用复杂度高;2)资源消耗大,易占用实时域资源,影响安全;3)缺少灵活的API接口,应用开发难度大。2.许多供应商为了追求产品的通用性,将AUTOSARAP做得大而全,但大而全的结果往往是,AUTOSARAP中的许多功...
零跑汽车的「上岸」法则:降本、出海与新车型
此后的VMware,到达过巅峰,在2005到2015年的黄金十年,左右开弓,成为服务器虚拟化领域当之无愧的龙头老大;经历了伤痛,傲慢摇摆,自研不顺,转而与AWS合作,饮鸩止渴,错过云计算;排斥开源,砍掉容器化、K8s团队,错过容器化;砍掉Arm团队,错过移动化,押注x86。