国内领先的通信企业近期宣布，通过与技术先锋aiXcoder合作，成功部署了定制化的大模型，极大地增强了研发工作的效率。这一创新方案不仅将代码生成的准确性提高了25个百分点，达到了45%的高水平，还在企业知识问答方面实现了18个百分点的准确率跃升，目前准确率稳定在69%。这一突破有效解决了通用模型在处理特定业务时因缺乏私域知识而遇到的瓶颈问题。
此前，该企业尝试引入通用大模型辅助研发流程时，遇到了显著挑战。由于缺乏对企业专有协议栈、设备交互逻辑等私域知识的深入理解，通用模型在提供代码和回答研发相关问题时，常常无法准确命中需求，导致代码实用性大打折扣。面对这一困境，aiXcoder提出了四大核心优化策略，实现了深度定制与提升。
首先，aiXcoder采用了“大模型+小模型”的协同工作模式，这一创新策略显著增强了模型在专业场景下的处理能力。其次，为了构建全面的私域数据治理体系，aiXcoder打通了研发流程中的各个环节，确保了知识的有效关联与利用。通过融入工作流与Agent技术，aiXcoder弥补了端到端能力上的不足，进一步提升了整体效能。最后，利用AI技术生成高质量的训练数据，有效解决了数据量不足的瓶颈问题。
这一方案的技术框架具有高度可复用性，企业可以根据自身的业务需求快速迭代数据与模型，从而大大降低了后续的训练成本。目前，这一成功实践已在金融、航天等多个领域得到应用，形成了具有行业特色的解决方案。
