在腾讯，有三成代码是“助手”写的

说到AI含量极高的鹅厂，研发同事们（占比超过74%）自然不会放过这个提效的好机会。他们基于腾讯混元大模型，搞出了一个写代码的利器——就像给每人配了一个「AI程序员同事」。从此以后，遇到下面这些场景，再也不用自己硬扛了：

• 智能补全代码信息
  ，高效完成编码工作

• 准确修复错误代码
  ，减少漏洞、提高质量

• 清晰解释既有代码
  ，快速接手历史项目

• 人工智能技术对话
  ，复杂问题轻松解决

总之，这是一个能帮大家缩短学习曲线、减少简单重复劳动、专注创新本身的「AI程序员」。

这位「AI程序员」在鹅厂内部已经工作了一段时间。现在，每天有一半的员工都在使用AI代码助手。来看看它的阶段性业绩：

• 每两个研发人员，就有一个在用
• 代码生成率超过30%
• 平均每次代码补全耗时低于400ms

这么好用的生产力工具，人人都想要。但要想走出鹅厂、服务更多客户，AI代码助手还得扛住不同场景的特殊要求。拿金融行业来举个例子：

• 安全合规要求，能满足吗？
• 模型评测和效果测试，怎么搞？
• 投入产出比，如何平衡？

……面对这些问题，腾讯云与金融机构组建了联合创新团队，结合金融行业的独特场景、资源和要求，一起解决了训练、评测、资源、编码工具等方面的挑战：

• 打造资源消耗小、安全合规且满足业务场景的行业模型
• 共建模型评测和测试集，建立适合业务开发场景的模型微调评测标准
• 共建应用端的交互体验，落地核心工程开发场景诉求，优化产品体验
• 共同制定代码采纳率等数据上报和采集指标

现在，通过技术对话模块、会话建议功能以及便捷的斜杠捷径，开发者可以在编码过程中，随时用大白话给AI下需求。

未来，它还会进入更多行业，给工程师们打下手，帮助大家高效撸码，让大家早点下班！