盖世汽车讯 6月13日，AI驱动汽车软件公司Aurora Labs宣布推出LOCI（Line-of-Code Intelligence™）新扩展版本的技术预览版，这是首款具有高级提示功能的人工智能顾问工程师（AI Advisor Engineer）。

图片来源：Aurora Labs

Aurora Labs正在构建一个未来，任何人都可以成为专家开发人员或测试人员，并使用专有的大型代码语言模型（Large Code Language Model，LCLM）制作可靠、高质量的软件。LOCI在设计时充分考虑了软件开发人员和嵌入式系统工程师的见解和需求，可增强软件可靠性、质量和预测性软件维护，涉及云、移动应用程序、HPC和嵌入式系统等广泛平台。LOCI支持来自英飞凌、英伟达、恩智浦、高通、瑞萨电子、三星和意法半导体等供应商的各种硬件。在2024年第四季度全面上市之前，首批用户可获得特别的免费早期使用权。

LOCI 2.0扩展了GitHub Copilot的功能。无论是否使用类似Copilot的工具进行编码，LOCI 2.0都会针对质量、可靠性和兼容性问题提供建议，使开发人员和测试人员能够满足定义的KPI。LOCI 2.0功能部署在汽车等要求严格的行业中，可与关键安全软件项目的最高质量流程兼容。

LOCI配备了Aurora Labs LCLM，这是一种大型代码语言模型，可以分析软件工件并将复杂信息转化为有意义的见解。与现有的大型语言模型不同，LOCI 2.0标记器更高效，因为它们体积小1000倍，并且仅使用6个GPU就重新设计了词汇表和管道训练。从2017年初开始，LOCI就对不同片上系统的实时跟踪进行了训练，并创建了数十亿个ASM标记。LOCI已使用各种语言（例如C和C++）对超过50亿行代码进行了训练。该先进模型具有错误预测机制，可确保最高的模型质量。

该尖端AI Advisor为软件开发带来了变革性功能。LOCI可以预测项目分支对软件行为的影响，比较不同拉取请求的集成工作量，并检测死代码，同时提供SW行为偏差的证据以供根本原因分析，即使无法访问源代码也是如此。LOCI可以识别跨多个存储库的克隆代码，从而清晰地查看当前和旧系统，以便进行维护。这有助于开发人员和测试人员了解系统功能和依赖关系。

LOCI可识别代码中已更改的部分，以简化软件更新文件的创建和安装，确保无缝软件更新。这些功能使开发人员、测试人员和IT经理能够提高软件的可靠性、质量和OTA更新的性能。LOCI 2.0为更新创建软件二进制映像和增量文件，从而提高系统稳定性和兼容性、减少数据大小、延长存储寿命并最大限度地减少软件更新的设备停机时间。在引入新的和更新的代码或映像时，LOCI可通过提供对兼容性和性能下降问题的预测性见解，协助提供SW更新风险管理建议。

LOCI Advisor Engineer会关注正在运行的软件中的偏差，这些偏差对于入侵检测系统来说非常重要。可疑的软件活动会导致软件行为出现偏差，LOCI会使用行为软件保护签名来识别这些偏差，同时在项目生命周期内持续监控软件。

Aurora Labs首席执行官Zohar Fox表示：“七年前，Aurora Labs开始了这一旅程，使用自然语言处理（NLP）来理解机器代码。通过整合转换器模型、添加专有层以及重新设计标记器和词汇表，我们已达到一个重要的里程碑。这为未来软件工程超越传统限制、提高功能并与最新技术顺利集成以提高软件质量和可靠性奠定了基础。”