Según informes de los medios,NVIDIA anunció recientemente que ha implementado completamente herramientas de codificación de inteligencia artificial generativa para 30.000 ingenieros dentro de la empresa. Con la ayuda de la tecnología de inteligencia artificial para potenciar el proceso de I+D, la producción de código de los ingenieros se ha incrementado a tres veces el nivel original y la tasa de vulnerabilidad del código se ha mantenido estable. Se han destacado aún más las ventajas técnicas y el valor de aplicación de la I+D asistida por IA.
Se entiende que Nvidia ha cooperado con Anysphere Inc. en San Francisco para crear un entorno de desarrollo integrado de Cursor personalizado. Este entorno se centra en el diseño de código asistido por inteligencia artificial y está especialmente optimizado para escenarios de I+D empresarial, convirtiéndose en una importante herramienta auxiliar para el trabajo de I+D de los ingenieros.
En la actualidad, muchos de los diversos productos y servicios lanzados por NVIDIA han adoptado modelos de diseño guiados por humanos y asistidos por inteligencia artificial, y la tecnología de inteligencia artificial se ha integrado profundamente en todo su proceso de investigación y desarrollo.
Como empresa de chips de renombre mundial, los controladores de GPU y otros productos de NVIDIA se utilizan ampliamente en muchos campos, como juegos, capacitación y razonamiento en inteligencia artificial, y el desarrollo de productos requiere un nivel extremadamente alto de profesionalismo y seguridad.
Para garantizar la calidad del producto, NVIDIA implementa especificaciones estrictas en el código de IA recién generado y realiza pruebas exhaustivas antes de implementarlo en producción para garantizar que la I+D asistida por IA mejore la eficiencia y mantenga la calidad.
De hecho, esta no es la primera vez que Nvidia aplica tecnología de inteligencia artificial a su proceso de desarrollo de productos.
Anteriormente, la empresa implementó supercomputadoras dedicadas y continuó optimizando la tecnología de supermuestreo de aprendizaje profundo (DLSS) durante muchos años. Algunos enlaces de diseño de chips también se han optimizado mediante herramientas internas de inteligencia artificial. El flujo de trabajo asistido por inteligencia artificial se practica y se perfecciona en la empresa desde hace mucho tiempo.
