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AI寫程式易出錯?矽谷新創Axiom獲2億美元投資 挑戰程式碼驗證

商傳媒
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Published: 2026/03/16
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7 Min Read
AI寫程式易出錯?矽谷新創Axiom獲2億美元投資 挑戰程式碼驗證
AI寫程式易出錯?矽谷新創Axiom獲2億美元投資 挑戰程式碼驗證
圖/本報資料庫

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導

Contents
  • AxiomProver 數學驗證技術
  • 程式碼驗證的挑戰與限制

AI 技術在程式碼生成方面的應用日益廣泛,然而程式碼錯誤的問題也隨之浮現。矽谷新創公司 Axiom 瞄準此一痛點,致力於開發程式碼驗證技術,並於 3 月 16 日宣布獲得 2 億美元的最新一輪融資。

Axiom 總部位於美國加州帕奧圖,鄰近祖克柏(Mark Zuckerberg)創立 Facebook 的辦公室舊址。這家成立僅一年的新創公司,目前約有 20 名員工,估值已達 16 億美元。此輪融資由 Menlo Ventures、Greycroft 和 Madrona 等創投公司領投,顯示投資者對其技術潛力的看好。

Menlo Ventures 合夥人克拉寧(Matt Kraning)表示,目前使用 AI 撰寫程式碼的最大問題在於難以辨識程式碼中是否含有錯誤。他認為,Axiom 等公司的技術有助於解決此問題。

AxiomProver 數學驗證技術

Axiom 的技術核心為 AxiomProver,最初是為了解決數學問題而開發。去年 12 月,AxiomProver 在 Putnam Exam 數學競賽中獲得滿分,該競賽旨在測試頂尖大學生的數學能力。透過電腦程式語言 Lean,AxiomProver 能夠正式驗證答案的正確性。

Axiom 的目標是將這項數學驗證技術應用於電腦程式碼的驗證。該公司表示,其技術在程式碼驗證的標準測試中已取得高分。研究人員稱此為「遷移學習」,意指系統學習一項技能(如驗證數學問題)後,能成功將該技能轉移到不同的任務(如驗證電腦程式碼)。

程式碼驗證的挑戰與限制

卡內基美隆大學電腦科學教授瓦西列斯庫(Bogdan Vasilescu)指出,數學問題的正確與否有明確區分,但電腦程式設計的正確性更難界定,尤其是在社交媒體服務等需要處理全球數百萬用戶的複雜情境下。他認為,AI 雖然可以在某些方面驗證程式碼,但並非所有問題都能迎刃而解。

儘管面臨挑戰,Axiom 執行長洪(Carina Hong)表示,隨著公司持續訓練系統進行程式碼驗證,AI 生成程式碼的品質將可進一步提升。

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