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OSCHINA & Gitee:2024中国开源开发者报告(111页).pdf

上传人: 三*** 编号:490473 2025-01-22 111页 11.50MB

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本文主要探讨了大型预训练模型在代码生成中带来的安全性和质量问题。根据IDC数据,82%的开发者已使用带有智能代码生成功能的工具,其中71%的开发者表示超过40%的代码由这些工具生成。然而,这些工具在带来便利的同时,也带来了代码安全性和质量的新挑战。GitClear研究发现,在AI辅助编程用户激增期间,代码翻转(即需在两周内修复或恢复的代码)情况明显增加,表明代码稳定性在下降。同时,Snyk的调查显示,超半数组织“偶尔”或“频繁”地遭遇了因低质量AI生成代码引发的安全问题。
大型预训练模型在代码生成中存在哪些安全隐患? 如何提高大模型生成代码的稳定性与安全性? 未来大模型在代码生成领域的发展方向是什么?
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