海云安持续关注行业大模型的发展动向。几年前，它便着手建立了一套全面的大语言模型评估体系。比如，最近半年，团队对市场上超过20个卓越模型保持高度关注。他们利用自建的数据集对这些模型进行了评估、测试和优化。通过这种方式，他们能够挑选出最符合产品需求的模型，为未来的开发工作奠定坚实的基础。
这套评估体系让海云安能和同行产品相比，早早锁定优质的模型方案。因此，“开发者安全智能助手 D10”在效率和品质上，一开始就领先一步。
“智 x”模型效果更佳
海云安的“智 x”AI 大模型并非一般开源通用大模型可比，它是海云安的独门秘籍。凭借十多年的程序分析技术积累，对原始大模型进行了细致的调整、培养和改进。经过众多实践检验，这个模型表现出色。在某个代码开发项目中，原先采用的传统模型常出现卡顿和提示不准确的问题。改用“智 x”模型后，这些问题显著减少。
利用包含众多漏洞数据和实例的优质指令标注数据集，对模型进行了细致的调整训练。在安全与代码生成这两个领域，“智 x”模型的表现有了明显进步。具体来看，它的代码生成准确性比开源模型高出30个百分点。
提示工程优化输出
提示工程对于增强大语言模型的输出质量至关重要。在使用大语言模型的过程中，特定情境下提示词的准确性会直接影响产品的性能。海云安凭借在安全领域近8年的研发经验，对提示词进行了持续的改进和优化。在某个项目的代码编写环节，经过优化的提示词使得模型生成的代码错误率减少了40%。
海云安利用程序分析技术，为大模型提供了详尽的漏洞和程序上下文资料。这些资料如同指南针，帮助大模型在特定环境中生成更准确的内容，降低错误和偏差，从而改善用户的使用感受。
二次审计精准过滤
在代码审查阶段，海云安运用了二次审计的分析工具。凭借丰富的分析经验，他们对扫描结果进行了细致的审查和筛选。在某个大型软件开发过程中，首次扫描发现了500个问题，经过二次审查，排除了300个错误警报，显著减少了开发人员的时间和精力投入。
在系统开发更新环节，此引擎具备代码版本差异对比功能。以某电商平台系统为例，每次更新后，它能迅速找出10到20处新增问题，同时排除之前的错误警报，从而确保问题检测的准确性。
增量对比高效审计
海云安的产品又有一个显著特点，那就是其高效的增量对比算法。这项算法能够通过版本对比扫描代码，不仅能够审查现有问题，还能迅速捕捉到新增的问题。在一项互联网企业的项目里，每周都会更新代码，而增量对比算法只需半小时就能完成审计，其效率比传统方法提升了70%。
企业若采用这种高效审计方法，可以迅速发现代码更新中的潜在隐患，防止问题蔓延，确保软件开发的品质与稳定性。
开源组件分析专业
海云安的引擎依托人工智能技术，对开源组件进行了深入分析，功能十分卓越。它能处理超过10种流行的编程语言。在一家知名科技公司的一个项目中，该引擎迅速准确地解析了超过50个开源组件，发现了10多个潜在的安全隐患，并给出了相应的修复建议。
以一家知名互联网银行为例，自从应用了海云安的安全智能助手，其业务系统已扩展至3000多个，开发者团队超过7000人，日交互量超过10万次。漏洞检测的准确度提高了90%，每千行代码中的漏洞减少了50%，开发者的编码效率提升了35%，研发整体效能提升了10%。展望未来，海云安能否利用这些优势推动更多行业的发展？欢迎大家点赞、分享并留言讨论！
