据TechXplore网4月27日消息，微软公司开发出新的机器学习模型用于识别代码中的错误，准确率达99%。美国数据管理公司Coralogix分析指出，程序员平均每写出1000行代码就会产生70个错误，而修复错误所需的时间比最初编写代码的时间要多30倍。该公司估计，美国每年在错误识别和修复方面的支出达到1130亿美元。为此，微软公司创建了一种机器学习模型，可识别代码中的安全性和非安全性错误，并将错误的严重程度划分为“严重”“重要”和“低影响”三个层次。这一研究成果或将帮助降低代码错误所带来的安全风险。
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