هل تستخدم منصة DeepCode AI الذكاء الاصطناعي؟ وأين

تستخدم منصة DeepCode AI الذكاء الاصطناعي بشكل موسع. إليك الجوانب الرئيسية لكيفية وأين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي ضمن النظام الأساسي:

مراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي: يستخدم DeepCode خوارزميات التعلم الآلي لتحليل الكود من ملايين مستودعات تطوير البرمجيات. يتيح ذلك له تحديد المشكلات المحتملة والأخطاء والثغرات في الكود، مع تقديم ملاحظات وتوصيات مفصلة للتحسين.
الذكاء الاصطناعي الرمزي والهجين: يستخدم DeepCode مزيجًا من الذكاء الاصطناعي الرمزي والنماذج الهجينة. يقوم الذكاء الاصطناعي الرمزي بمعالجة مئات الملايين من الالتزامات في مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر لتعلم كيفية العثور على المشكلات الخطيرة في البرمجة. الأسلوب الهجين يجمع بين الذكاء الاصطناعي الرمزي والتوليدي، بالإضافة إلى عدة طرق للتعلم الآلي، لضمان دقة عالية وتجنب الهلاوس.
نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالأمان: تم تدريب النظام الأساسي على بيانات خاصة بالأمان تم تجميعها بواسطة كبار الباحثين في الأمان. تساعد هذه التدريب DeepCode في تحديد وإصلاح الثغرات الأمنية، مما يجعلها أداة قوية لتطوير الكود الآمن.
التعلم المستمر: يتعلم DeepCode بصورة مستمرة من بيانات جديدة، مما يجعله محدثًا بأحدث معايير البرمجة والتهديدات الأمنية. تساعد هذه العملية التعليمية المستمرة في تقديم ملاحظات ذات صلة ومحدثة للمطورين.
التكامل مع أدوات التطوير: يتكامل DeepCode بسلاسة مع مستودعات الكود الشائعة والمحررات مثل GitHub وBitBucket وGitLab وVS Code وEclipse. يسمح هذا التكامل له بتقديم ملاحظات واقتراحات في الوقت الفعلي مباشرة داخل سير عمل التطوير.
علم الدلالات لشرح الأخطاء: يستخدم DeepCode تقنية ذكاء اصطناعي تُسمى علم الدلالات لتقديم حجة منطقية وراء الأخطاء المحددة. يساعد ذلك المطورين في فهم المنطق وراء الاقتراحات والإصلاحات المقدمة من الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه DeepCode AI؟ Chat GPT، إلخ.

الذكاء الاصطناعي الرمزي والهجين: تدمج DeepCode AI الذكاء الاصطناعي الرمزي مع الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوفير تحليل دقيق وآمن للكود. يجمع هذا الأسلوب الهجين بين نقاط القوة في كل من الاستدلال الرمزي والتعلم الآلي لتقليل الأخطاء والهلاوس الشائعة المرتبطة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT.
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): تستفيد DeepCode AI من LLMs لمهام مختلفة، بما في ذلك توليد الكود وإصلاح الثغرات الأمنية. كانت تستخدم في البداية إصدارًا من نموذج Google T5، والذي تم استبداله لاحقًا بنموذج StarCoder لتحقيق دقة وسرعة أفضل.
الشبكات العصبية والمحولات: تستخدم DeepCode AI الشبكات العصبية والمحولات لفهم التركيب والنحو والمنطق للكود. يتيح لها ذلك إجراء مراجعات شاملة للكود وتقديم اقتراحات ذكية.
الشبكات العصبية الرسومية: تستخدم هذه لفهم هياكل الكود المعقدة والعلاقات، مما يعزز قدرة الأداة على اكتشاف وإصلاح الأخطاء والثغرات.
التعلم الآلي والتعلم العميق: يتعلم DeepCode AI باستمرار من مجموعات بيانات ضخمة، بما في ذلك المشاريع مفتوحة المصدر، ليبقى محدثًا بأحدث معايير البرمجة والتهديدات الأمنية. تساعد هذه العملية التعليمية في تقديم ملاحظات فورية وتحسين جودة الكود.
تحليل ثابت وتقنيات تقليل الكود: تستخدم DeepCode AI التحليل الثابت لإنشاء تمثيل مختصر للبرنامج، مع التركيز على الأجزاء اللازمة لإجراء الإصلاحات. تحسن هذه التقنية من كفاءة ودقة النموذج في تحديد وإصلاح الثغرات الأمنية.