admin 
„Lightrun“, Tel Avive įsikūrusi startuolis, padedantis kūrėjams derinti savo gamybos kodą iš savo IDE, trečiadienį paskelbė apie savo pirmojo dirbtiniu intelektu pagrįsto įrankio – Runtime Autonomous AI Debugger – paleidimą. Naujasis įrankis, kuris šiuo metu yra privačioje beta versijoje, skirtas padėti kūrėjams išspręsti gamybos kodo problemas per kelias minutes, o ne valandas.
Be to, „Lightrun“ taip pat trečiadienį atskleidė 18 mln. USD SAFE turą, kurį pernai surinko iš „GTM Capital“, dalyvaujant esamiems investuotojams „Insight Partners“ ir „Glilot Capital“. Dėl to bendras Lightrun finansavimas iki šiol siekia 45 mln. Suprantame, kad kitais metais bendrovė planuoja padidinti B serijos etapą.
„Iki šiol mes sumažinome [Meant Time to Recovery] 30 minučių, gal vidutiniškai 45 minutes, atsižvelgiant į tai, kaip mes vertiname save ir klientų atsiliepimus“, – pasakojo „Lightrun“ generalinis direktorius ir vienas iš įkūrėjų Ilanas Pelegas. „Dabar mes automatizuosime viską nuo tada, kai gausite bilietą, kuris buvo pakeltas, iki pagrindinės priežasties suradimo iki vieno detalumo lygio, pvz., kuri iš jūsų atskirų kodo eilučių yra atsakinga už šią labai specifinę šaknį. priežastis“.
Laikui bėgant, sakė Peleg, „Lightrun“ norėtų tai išplėsti ir naudoti generatyvųjį AI, kad būtų automatiškai ištaisytos klaidos. Tačiau kol kas tai dar nėra išeitis, tačiau atsižvelgiant į tai, kaip greitai technologija pažengė į priekį, tikriausiai tai tik laiko klausimas.
Norėdami tai padaryti, „Lightrun“ tobulina esamus modelius, kad sutelktų dėmesį į derinimą, ką įmonė gali padaryti iš dalies, nes ji gauna įžvalgų ne tik iš paties kodo, bet ir iš viso stebėjimo ir stebėjimo krūvos. Žvelgdama į ateitį, bendrovė taip pat planuoja prijungti šią sistemą prie kitų įmonės įvesties įrenginių, tokių kaip bilietų pardavimo sistemos. „Įmonės aplinkoje yra tiek daug duomenų, kurie yra kažkaip susiję su trikčių šalinimu ar derinimu – o to trūksta į Copilot panašiuose sprendimuose“, – sakė Peleg. Jis tvirtino, kad dauguma į Copilot panašių pokalbių sąsajų žiūri tik į kodą, bet neturi pakankamai įžvalgų apie kontekstą, kad pateiktų geriausius sprendimus.
Kaip pažymėjo Peleg, komanda patyrė keletą iteracijų, kol jautė, kad jos sistema yra paruošta kasdieniam naudojimui. Maždaug prieš pusmetį „Lightrun“ pradėjo eksperimentuoti su esamais modeliais, siekdama išsiaiškinti, kur generatyvus AI galėtų padėti savo vartotojams. Tačiau tuo metu sprendimas buvo per brangus, kad jį būtų galima pasiūlyti kaip produktą. „Dabar sureguliavome savo sistemą […] kad sprendimas mums nekainuotų didelių išlaidų, todėl dabar kalbame. Anksčiau man nebuvo patogu pranešti apie tai, ko dar nebuvo.
Bent jau kol kas šios generacinės AI funkcijos bus tiesiog esamo „Lightrun“ sprendimo, skirto naudotojams privačioje beta versijoje, dalis. Peleg pabrėžė, kad bendrovė nori įrodyti, kad sistema iš tikrųjų suteikia vartotojams vertę ir nesistengia optimizuoti, kad per trumpą laiką gautų pajamų.
