在Kaggle的竞赛榜单上，一场关于卫星图像分类的技术较量正进入白热化阶段。来自全球的算法工程师们，正用Python编写着一行行代码，试图让计算机像人类眼睛一样精准识别卫星照片里的农田、森林与城镇。

苹果发布了三篇引人注目的研究，展示了基于AI的开发方式如何提升工作流、质量和生产力。以下是具体。使用自编码器‑Transformer模型进行软件缺陷预测在这项研究中，苹果的研究人员提出了一种全新的AI模型，克服了现有大语言模型（LLM）在分析大规模代 ...

苹果研究人员发布新AI模型ADE-QVAET，通过结合四种AI技术克服现有大语言模型在分析大规模代码库时的局限性。该模型不直接分析代码，而是通过代码指标数据寻找漏洞模式，在软件漏洞预测数据集上表现优异。此外，苹果还开发了自动化测试系统和SWE-Gym训练环境，后者训练的AI代理能正确解决72.5%的真实代码修复任务，为软件开发自动化带来新突破。