Beijing Sixin Technology Co., Ltd. (aiXcoder, bezeichnet als „Sixin Technology“) gab bekannt, dass es die A+-Finanzierungsrunde in Höhe von mehreren zehn Millionen Yuan abgeschlossen hat, angeführt von Binfu Capital, gefolgt von Qingliu Capital und 37 Interactive Entertainment. Diese Finanzierungsrunde wird hauptsächlich für Technologieforschung und -entwicklung, Marktexpansion und Teamerweiterung verwendet. Zuvor hatte das Unternehmen eine Angel-Finanzierungsrunde von Galileo Capital und eine Serie-A-Finanzierung von Hillhouse Ventures erhalten.
Berichten zufolge wurde Silicon Heart Technology im Jahr 2018 gegründet und konzentriert sich auf den Bereich AIGC für Code. Seit 2013 erforscht das Team die Anwendung von Deep-Learning-Technologie bei der Codegenerierung und dem Codeverständnis. Sein Kernprodukt, das intelligente Softwareentwicklungssystem „aiXcoder“, zielt darauf ab, C-End-Entwicklern und B-End-Unternehmenskunden intelligente Entwicklungsunterstützung in Echtzeit zu bieten und ihnen dabei zu helfen, die Effizienz der Softwareentwicklung und die Effektivität von Forschung und Entwicklung zu verbessern.
Nach der letzten Finanzierungsrunde hat Silicon Heart Technology einerseits den Entwicklungsprozess großer Codemodelle beschleunigt, andererseits damit begonnen, die Anwendung von Modellen zu fördern, indem es personalisierte Modellschulungen und privatisierte Bereitstellungsdienste für Führungskräfte bereitstellt Kunden in Schlüsselbranchen wie dem Finanzwesen und dem Internet.
Im Jahr 2022 veröffentlichte Silicon Heart Technology das erste inländische Deep-Learning-basierte intelligente Programmiermodell „aiXcoder XL“, das die Codegenerierung auf Methodenebene unterstützt. Dieses Modell kann sowohl menschliche Sprache als auch Programmiersprache verstehen und vollständigen Programmcode (NL to Code) generieren ). Auf dieser Basis hat Silicon Heart Technology die Produktfunktionen von aiXcoder Europa erweitert, um weitere Endbenutzer-Nutzungsszenarien abzudecken. Zusätzlich zur ursprünglichen Codevervollständigung, Codegenerierung und anderen Funktionen verfügt der kürzlich aktualisierte aiXcoder über zusätzliche Funktionen wie die automatische Generierung von Unit-Testcode, die Erkennung und Reparatur von Codefehlern, die automatische Generierung von Codekommentaren und die Codeerklärung.
Li Lixing, COO von Silicon Heart Technology, wies darauf hin, dass mit zunehmender Parameterskala auch die Leistung des großen Codemodells schrittweise verbessert wird, beispielsweise die Fähigkeit, längere Kontexte zu verarbeiten, und die Genauigkeit der Codegenerierung höher ist.
AIGC for Code gilt als einer der wertvollsten Anwendungsbereiche großer Modelle, stößt jedoch bei der tatsächlichen Anwendung in Unternehmen auf viele Schwierigkeiten.
Aus Sicht der Silicon Heart Technology geht es vor allem um drei Punkte: Erstens unterstützt die Unternehmensentwicklungsumgebung aus Sicherheits- und Compliance-Gründen im Allgemeinen keinen Zugriff auf das externe Netzwerk ; zweitens sind die Rechenressourcen des Unternehmens begrenzt; Eine starke Verbindung Für Unternehmen sind klare Codierungsspezifikationen erforderlich, und je nach Unternehmen sind auch der Codestil, die API-Aufruflogik usw. unterschiedlich.
Liu Yang, Mitbegründer und CFO von Silicon Heart Technology, glaubt, dass die oben genannten Schwierigkeiten auf die Bedürfnisse der Unternehmen nach personalisierter Schulung und privatisierter Bereitstellung großer Codemodelle zurückzuführen sind.