Apple vừa công bố ba công trình nghiên cứu mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hé lộ cách AI không chỉ hỗ trợ mà còn trực tiếp tham gia vào việc nâng cao hiệu quả, chất lượng và năng suất trong quy trình phát triển phần mềm.
Các báo cáo mới cho thấy Apple đang âm thầm đẩy mạnh việc ứng dụng AI vào lĩnh vực phát triển phần mềm, hướng đến một tương lai nơi các tác vụ như dự đoán lỗi, kiểm thử và tự động sửa lỗi được vận hành hoàn toàn bằng trí tuệ nhân tạo. Đây được xem là bước tiến quan trọng giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất phần mềm, đồng thời giảm đáng kể chi phí và thời gian phát triển sản phẩm.
ADE-QVAET: Dự đoán lỗi phần mềm với độ chính xác 98,08%
Nghiên cứu đầu tiên giới thiệu mô hình AI mang tên ADE-QVAET, được thiết kế để khắc phục những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay như hiện tượng "ảo giác" hay mất liên kết ngữ cảnh. Mô hình này kết hợp nhiều kỹ thuật tiên tiến gồm thuật toán tiến hóa tự điều chỉnh, mô hình tự mã hóa, lớp xử lý ngữ cảnh và phương pháp làm sạch dữ liệu tự động.
Mã nguồn trên màn hình thể hiện nghiên cứu AI trong phát triển phần mềm của Apple (Ảnh: Unsplash).
Điểm đặc biệt của ADE-QVAET là không phân tích trực tiếp mã nguồn mà tập trung vào các dữ liệu định lượng như độ phức tạp, kích thước hay cấu trúc mã để nhận diện khu vực có nguy cơ phát sinh lỗi. Khi thử nghiệm trên bộ dữ liệu của Kaggle, mô hình đạt độ chính xác lên tới 98,08% và độ chính xác dự đoán thực tế là 92,45%, vượt xa các mô hình học máy dựa trên thuật toán tiến hóa truyền thống. Kết quả này cho thấy ADE-QVAET có khả năng phát hiện lỗi thực tế hiệu quả và hạn chế đáng kể tình trạng báo động giả.
Agentic RAG: Rút ngắn 85% thời gian kiểm thử phần mềm
Công trình thứ hai do nhóm bốn nhà khoa học của Apple thực hiện tập trung vào việc tự động hóa quá trình kiểm thử phần mềm – một công đoạn vốn tốn rất nhiều thời gian và nhân lực. Hệ thống Agentic RAG sử dụng các tác nhân AI tự động kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn để tự tạo, quản lý và cập nhật toàn bộ tài liệu kiểm thử, bao gồm kế hoạch, ca kiểm thử và báo cáo xác minh.
Nhờ đó, hệ thống có thể duy trì tính truy xuất giữa yêu cầu, logic nghiệp vụ và kết quả kiểm thử, giúp kỹ sư phần mềm tập trung nhiều hơn vào các nhiệm vụ sáng tạo. Thử nghiệm cho thấy Agentic RAG giúp tăng độ chính xác kiểm thử từ 65% lên 94,8% và rút ngắn tới 85% thời gian thực hiện, giúp dự án phần mềm ra mắt sớm hơn khoảng hai tháng so với thông thường.
SWE-Gym: "Phòng tập" huấn luyện AI tự sửa lỗi phần mềm
Công trình thứ ba mang tên SWE-Gym được xem là nghiên cứu táo bạo và đột phá nhất, hướng đến mục tiêu huấn luyện AI có khả năng đọc, chỉnh sửa và xác minh mã nguồn, tức là biết "lập trình và gỡ lỗi" một cách thực thụ.
Kiến trúc kỹ nghệ phần mềm do AI hỗ trợ mô hình Agentic RAG của Apple (Ảnh: 9to5Mac).
SWE-Gym được xây dựng từ 2.438 tác vụ Python thực tế lấy từ 11 kho mã nguồn mở, kèm theo môi trường thực thi và bộ kiểm thử hoàn chỉnh. Điều này cho phép các tác nhân AI được "rèn luyện tay nghề" trong điều kiện gần với thực tế phát triển phần mềm nhất. Kết quả thử nghiệm cho thấy các mô hình AI được huấn luyện bằng SWE-Gym giải đúng 72,5% bài tập, cao hơn hơn 20 điểm phần trăm so với các mô hình trước đó.
AI trở thành trung tâm của phát triển phần mềm tại Apple
Ba nghiên cứu trên không chỉ thể hiện năng lực nghiên cứu vượt trội của Apple mà còn cho thấy hãng đang chủ động định hình lại cách thức phát triển phần mềm trong kỷ nguyên mới. Từ khâu dự đoán, kiểm thử cho đến tự động sửa lỗi, trí tuệ nhân tạo đang dần trở thành "kỹ sư phần mềm" thực thụ, mở ra một hướng đi hoàn toàn mới trong hệ sinh thái công nghệ của Apple.