АИ је уштедела Гоогле-у 89% времена миграције кода

Гоогле је успешно користио АИ алате да убрза интерну миграцију кода, смањујући време до 89%. Чланак пре штампе описује како Гоогле софтверски инжењери користе велике језичке моделе (ЛЛМ) да аутоматизују делове процеса, значајно смањујући потребан напор.

Гоогле-ови пројекти миграције кода обухватају замену 32-битних идентификатора 64-битним идентификаторима у Гоогле Адс бази кодова, ажурирање експерименталних библиотека и миграцију са библиотеке времена Јода на пакет за мерење времена Стандард Јава. У почетку се очекивало да ће за ручно обављање ових задатака требати стотине година инжењеринга.

Са ЛЛМ, инжењери могу брзо да пронађу и ажурирају милионе линија кода. Инжењер је користио прилагођене скрипте и претраживања кода да би пронашао идентификаторе за премештање, а затим је користио алат заснован на ЛЛМ-у да препоручи измене кода. Већину промена кода (80%) креира вештачка интелигенција, а остале уређују људи или креирају сами.

Иако АИ још увек захтева неки ручни преглед, процес штеди 50% времена у поређењу са традиционалним методама. На пример, прелазак са ЈУнит3 на ЈУнит4 трајао је само три месеца, док 87% кода генерисаног вештачком интелигенцијом није захтевало уређивање. Привремени прелазак са Јода на Јава уштедео је 89% очекиваног времена миграције.