#SựKiệnHômNay: UpCodes trình làng Copilot, trợ lý nghiên cứu dựa trên trí tuệ nhân tạo để xây dựng mã
Trong suốt 7 năm qua, UpCodes đã hỗ trợ cho người dùng thuận tiện hơn việc hiểu và áp dụng các quy tắc xây dựng phức tạp thông qua một cơ sở dữ liệu tìm kiếm toàn diện bao gồm các quy định của tất cả các tiểu bang cũng như các tính năng như “kiểm tra chính tả” nhằm đánh dấu các lỗi mã. Hôm nay, công ty đã giới thiệu công cụ mới Copilot dựa trên trí tuệ nhân tạo để cải thiện trải nghiệm nghiên cứu mã xây dựng.
Copilot, xây dựng trên nền tảng ChatGPT-4 của OpenAI, có khả năng trả lời các câu hỏi phức tạp về mã và cung cấp các liên kết đến các phần mã tương ứng. Ngoài ra, UpCodes cũng thông báo về việc họ nhận được đầu tư loạt A trị giá 3,5 triệu đô la để tăng cường bộ phận kỹ thuật cũng như phát triển các tính năng dựa trên trí tuệ nhân tạo cho nền tảng của mình. Tổng số tiền huy động được của UpCodes hiện đạt 7,6 triệu đô la.
Copilot đã được xây dựng để giải quyết những thách thức trong nghiên cứu mã xây dựng và đưa ra thông tin chính xác nhất. Ngoài việc trả lời các câu hỏi, nó cũng cung cấp liên kết đến mã có liên quan, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và nỗ lực tìm kiếm thông tin cần thiết. UpCodes hiện có hơn 650.000 người dùng hoạt động hàng tháng và đã phục vụ hơn 100 triệu lượt xem trang.
Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của UpCodes, Scott Reynolds, cho biết Copilot được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu lớn và liên tục được cập nhật của UpCodes, bao gồm hơn năm triệu phần mã và 160.000 sửa đổi. Copilot chỉ phân tích các mã có liên quan đến khu vực tài phán và xây dựng một hệ thống giúp giải thích các chuyên ngành khác nhau. Tính năng này đã giúp UpCodes thu hút được sự quan tâm và đầu tư từ các công ty như liên doanh xây dựng và những nhà đồng sáng lập PlanGrid, CapitalX và Bragiel Bros.
UpCodes đang tập trung vào việc giáo dục và giúp người dùng hiểu bối cảnh cơ bản trong quy tắc xây dựng. Copilot cũng được xem là một bước cải tiến lớn trong quy trình nghiên cứu mã xây dựng, giúp cho việc tìm kiếm thông tin và áp dụng vào thực tế trở nên đơn giản và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Nguồn: https://techcrunch.com/2023/05/30/upcodes-copilot-series-a/
Trong hơn bảy năm, UpCodes đã và đang làm cho thế giới phức tạp của các quy tắc xây dựng trở nên dễ hiểu hơn đối với những người như chuyên gia trong ngành và chủ nhà. Nền tảng của nó bao gồm một cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm bao gồm các quy định ở tất cả các tiểu bang và các tính năng như “kiểm tra chính tả” đánh dấu các lỗi mã. Hôm nay, công ty khởi nghiệp đang công bố một công cụ dựa trên AI mới sẽ giúp việc điều hướng thế giới mã xây dựng trở nên hợp lý hơn. Được gọi là Copilot và được xây dựng trên ChatGPT-4, Copilot đóng vai trò là trợ lý nghiên cứu, trả lời các câu hỏi về mã phức tạp và chú thích các câu trả lời bằng các liên kết đến các phần mã có liên quan.
UpCodes cũng thông báo rằng họ đã đóng một Series A trị giá 3,5 triệu đô la, dành cho việc tuyển dụng khi họ tiếp tục phát triển Copilot và bổ sung thêm nhiều chức năng dựa trên AI vào nền tảng của mình. Cùng với nguồn tài trợ trước đây của UpCodes, bao gồm cả pre-Series A được công bố vào tháng 3 năm 2021điều này nâng tổng số tiền huy động được lên 7,6 triệu đô la.
Vòng mới nhất được dẫn dắt bởi liên doanh xây dựng, một công ty VC tập trung vào công nghệ xây dựng và bất động sản. Những người tham gia khác bao gồm những người đồng sáng lập PlanGrid, CapitalX và Bragiel Bros.
UpCodes hiện có hơn 650.000 người dùng hoạt động hàng tháng và đã phục vụ hơn 100 triệu lượt xem trang. Kể từ lần cuối cùng TechCrunch đưa tin về UpCodes vào tháng 3 năm 2021, nó đã phát triển khá nhiều. Scott Reynolds, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của công ty cho biết đội ngũ của công ty khởi nghiệp đã tăng gấp đôi, doanh thu tăng gấp bốn lần và các sản phẩm cung cấp đã mở rộng để bao gồm nhiều phân khúc người dùng hơn. Mã xây dựng mà nó bao gồm cũng đã tăng từ dưới hai triệu lên hơn năm triệu phần được lưu trữ và hiện nó cung cấp phạm vi bảo hiểm cho tất cả các tiểu bang và thành phố lớn của Hoa Kỳ.
Trước khi ra mắt Copilot, UpCodes đã tập trung vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu về mã của mình, thường số hóa các quy định chỉ có trong sách tham khảo vật lý và giúp chúng dễ tra cứu hơn. Ngoài hơn năm triệu phần mã, nó còn lưu trữ 160.000 sửa đổi cục bộ. Các mã liên tục thay đổi nên trung bình mỗi tháng UpCodes cập nhật khoảng 7.000 mã.
Cơ sở dữ liệu của nó có thể tìm kiếm được và có các công cụ khác được thiết kế để giúp tuân thủ mã dễ dàng hơn, như tính năng kiểm tra mã của nó, nhưng ngay cả việc sử dụng chúng cũng mất rất nhiều thời gian do các quy định phức tạp. Phi công phụ nhằm đơn giản hóa đáng kể quá trình nghiên cứu mã.
Một ví dụ về cách Copilot trả lời các câu hỏi về quy chuẩn xây dựng
Reynolds đã đưa ra một số ví dụ về các câu hỏi Copilot có thể trả lời:
- Tính khoảng cách di chuyển cho một người cụ thể trong tòa nhà hoặc khoảng cách tối đa mà một người có thể di chuyển trong trường hợp khẩn cấp, đến lối ra (ví dụ về phản hồi của Copilot đối với loại truy vấn này được bao gồm trong hình ở trên).
- Xây dựng ngữ cảnh đằng sau một phần mã để giúp hiểu ý nghĩa
- Tìm các phần mã liên quan hoặc nghiêm ngặt hơn cho các mã khác, chẳng hạn như mã xây dựng, lửa và cơ khí
- Tạo danh sách kiểm tra cho các quy định boong dân cư, với các phần mã có liên quan được liên kết
Copilot trả lời những câu hỏi đó và giúp người dùng bằng cách trích dẫn các phần mã mà nó lấy thông tin từ đó, để họ có thể tự mình xem lại mã thực tế.
Reynolds cho biết: “Chúng tôi luôn tập trung nhiều vào giáo dục và giúp người dùng hiểu bối cảnh cơ bản. UpCodes có kế hoạch thêm nhiều nội dung giải thích hơn vào Copilot để giúp người dùng hiểu thêm về mã, ngoài nội dung có sẵn công khai.
Đáng chú ý, các luật do UpCodes lưu trữ đã đóng góp vào 0,01% dữ liệu đào tạo hàng đầu cho các AI như ChatGPT và Google Bard. Reynolds cho biết các chuyên gia xây dựng thường sử dụng những công cụ đó để giải đáp thắc mắc của họ. Họ đã được đào tạo về bộ dữ liệu C4 từ Common Crawl, được lấy trực tiếp từ trang web của UpCodes (quyền truy cập cơ bản vào cơ sở dữ liệu mã của nó là miễn phí).
Ông giải thích: “Có sự gia tăng tập trung vào chất lượng dữ liệu để đào tạo LLM. “UpCodes có một thư viện phong phú về luật xây dựng chất lượng cao, rất lý tưởng để LLM đào tạo vì chúng tôi là nguồn trực tuyến duy nhất cho nhiều luật này. Việc đưa vào luật xây dựng có thể không phải là một quyết định có ý thức mà nhiều hơn là do thuật toán của họ xác định dữ liệu chất lượng có liên quan đến nhiều chủ đề, bao gồm cả luật xây dựng.”
Nhưng Reynolds nói thêm rằng quá trình thu thập thông tin chỉ bao gồm các ảnh chụp nhanh trong thời gian, vì vậy các mô hình của họ có khả năng hoạt động từ mã lỗi thời do các quy định liên tục thay đổi.
Điều này mang lại lợi thế cho Copilot, vì nó dựa trên cơ sở dữ liệu được cập nhật liên tục của UpCodes. Trên hết, các mã cũng rất khác nhau giữa các khu vực tài phán. Reynolds cho biết UpCodes đã dành nhiều năm xây dựng cơ sở hạ tầng để luôn cập nhật cơ sở dữ liệu mã của mình.
Một trong những thách thức quan trọng nhất đối với bất kỳ dự án AI nào là hạn chế ảo giác. Reynolds cho biết một trong những bước quan trọng nhất mà UpCodes đã thực hiện là “rào cản” Copilot thành các mã áp dụng cho một dự án. Điều này có nghĩa là nó phân tích hơn năm triệu đoạn mã, bao gồm 160.000 sửa đổi, dựa trên vị trí của người dùng và năm cấp phép. Nó cũng thu thập dữ liệu bổ sung như loại tòa nhà để đảm bảo Copilot chỉ sử dụng các mã có liên quan.
Copilot có một hệ thống nội bộ tinh chỉnh các phản hồi cụ thể theo luật xây dựng và chuyển từng truy vấn qua nhiều lớp phân tích để hiểu rõ hơn và phân tích các câu hỏi. Nó tập trung vào các mã dành riêng cho khu vực tài phán, để giải thích cho sự khác biệt và bởi vì các chuyên gia xây dựng thường phải làm quen với nhiều khu vực pháp lý cùng một lúc. Khi một câu hỏi được đặt ra, Copilot sẽ đưa ra câu trả lời kèm theo ngữ cảnh và tham chiếu trực tiếp để người dùng có thể biết cách thức đưa ra câu trả lời.
Người dùng đã đăng ký gói trả phí UpCodes có thể hỏi Copilot ba câu hỏi. Nếu muốn truy cập không giới hạn, họ có thể nâng cấp lên UpCodes Professional hoặc thêm nó vào gói Doanh nghiệp của mình.
UpCodes’ Series A sẽ được sử dụng để tuyển dụng cho bộ phận kỹ thuật của mình, cũng như mọi bộ phận đóng góp cho Copilot. Reynolds có kế hoạch mở rộng thư viện mã và tài nguyên của mình để Copilot có thể tạo ra các câu trả lời phức tạp hơn và thêm các tính năng mới, chẳng hạn như quản lý dự án, Reynolds cho biết.
Nhóm khởi nghiệp đã biết đến Building Ventures kể từ khi nó được thành lập. “Chúng tôi nghĩ rằng họ sẽ là đối tác hoàn hảo cho Series A của chúng tôi,” anh ấy nói thêm, giải thích rằng công ty bao gồm các nhà điều hành cũ trong ngành xây dựng, bao gồm cả những người sáng lập cũ. Danh mục đầu tư và cơ sở LP của nó đóng vai trò là tài nguyên quý giá để được hướng dẫn khi UpCodes cần xác thực ý tưởng.
Reynolds nói: “Ngành xây dựng có thể không rõ ràng, là một thế giới độc lập, vì vậy việc các nhà đầu tư và đối tác gắn bó với nó trong nhiều thập kỷ là rất hữu ích.
Trong một tuyên bố về khoản đầu tư của Building Ventures vào UpCodes, đối tác Allen Preger cho biết: “Bằng cách thống nhất và duy trì tất cả các mã xây dựng trong một nền tảng do AI cung cấp, UpCodes đang chuyển đổi việc tuân thủ mã cho Môi trường được xây dựng. Chúng tôi rất vui mừng được dẫn đầu khoản đầu tư Series A của họ.”
[ad_2]
