Các mô hình AI của OpenAI nâng cao khả năng chuyển đổi ngôn ngữ lập trình cũ với độ chính xác COBOL đạt 97.9%

OpenAI vừa công bố nghiên cứu cho thấy các mô hình nâng cấp như GPT-6 Astra và GPT-6.1 Sol đã cải thiện đáng kể hiệu suất đối với các ngôn ngữ lập trình kế thừa có ít tài nguyên. Trong các bài kiểm tra đánh giá, các mô hình này đạt độ chính xác lên tới 97.9% khi chuyển đổi mã nguồn COBOL sang các ngôn ngữ hiện đại. Bước đột phá này giải quyết một điểm yếu trọng trọng của doanh nghiệp và chính phủ bằng cách giúp việc hiện đại hóa cơ sở hạ tầng cốt lõi trở nên nhanh chóng và đáng tin cậy hơn nhiều. Việc tự động hóa chuyển đổi hệ thống cũ giúp giảm bớt chi phí cao và rủi ro nghiêm trọng liên quan đến sự thiếu hụt các lập trình viên am hiểu hệ thống cũ. Dưới cường độ suy luận cao, mô hình GPT-6.1 Sol đạt độ chính xác di chuyển mã COBOL là 97.9%, trong khi GPT-6 Astra đạt tỷ lệ vượt qua trung bình 87.4% trên 20 ngôn ngữ trong bài kiểm tra MultiLangBench. OpenAI cũng giới thiệu các phiên bản tiết kiệm chi phí hơn như GPT-6 Luna, giúp giảm chi phí API ước tính khoảng 78% so với thế hệ trước.