蘋果公司近日在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)布三項(xiàng)突破性研究，聚焦人工智能在軟件質(zhì)量工程（QE）領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。這些研究覆蓋測試自動化、代碼漏洞修復(fù)及預(yù)測等核心環(huán)節(jié)，為提升行業(yè)效率提供了全新技術(shù)路徑。

針對傳統(tǒng)QE測試中質(zhì)量工程師需耗費(fèi)30%-40%時間手動制定測試計(jì)劃、用例及自動化腳本的痛點(diǎn)，蘋果提出基于混合向量圖與多智能體編排的RAG框架解決方案。該框架通過六個分工明確的AI智能體（包括合規(guī)性保障、歷史測試審查、沖突解決等模塊）協(xié)同作業(yè)，實(shí)現(xiàn)測試全流程自動化。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該方案在準(zhǔn)確率（94.8% vs 基線65%）、效率（時間減少85%）及缺陷檢測能力（提升35%）方面均取得顯著突破，同時確保測試文檔全生命周期可追溯。

在代碼漏洞修復(fù)領(lǐng)域，蘋果推出首個真實(shí)場景軟件工程訓(xùn)練環(huán)境SWE-Gym。該平臺整合了2438項(xiàng)源自GitHub熱門Python代碼庫的真實(shí)任務(wù)，通過模擬場景訓(xùn)練基于語言模型的AI智能體解決代碼漏洞。經(jīng)測試，訓(xùn)練后的模型任務(wù)解決率達(dá)72.5%，其衍生的簡化版SWE-Gym Lite更適用于快速原型開發(fā)。研究證實(shí)，該技術(shù)可有效提升各行業(yè)開發(fā)者的生產(chǎn)力。

針對人工測試耗時低效且易出錯的缺陷，蘋果研發(fā)了ADE-QVAET自動編碼器Transformer模型。該模型融合自適應(yīng)差分進(jìn)化與量子變分自動編碼器-Transformer技術(shù)，并引入自適應(yīng)降噪增強(qiáng)機(jī)制，可在代碼開發(fā)早期精準(zhǔn)識別缺陷。這一創(chuàng)新解決了傳統(tǒng)AI缺陷預(yù)防方法“事后補(bǔ)救”的弊端，研究指出其未來結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，或能實(shí)現(xiàn)軟件問題的提前預(yù)警。

盡管蘋果尚未明確將上述研究成果應(yīng)用于現(xiàn)有產(chǎn)品，但Xcode 26已支持第三方AI賬戶，其自主研發(fā)的代碼修正模型落地可能性顯著提升。這些技術(shù)突破標(biāo)志著人工智能在軟件質(zhì)量工程領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)入新階段。