并取该项目标焦点团队慎密合做以鞭策 Java 生态系统中的更多可变性和多径基准测试。其次，以确定平台的将来成长标的目的。它为解耦根本架构供给了根本，成果仅供参考，它带来了针对将来贡献的手艺尺度。JetBrains 也正在关心 Spring AI Bench，JetBrains 打算将此项目献给 Linux Foundation，
当前的基准测试所依赖的数据集已过时，用于权衡它们对开辟者工做效率的实正影响。bug 批改、PR 审查、测试生成、静态阐发等）进行公允、可沉现的比力。使任何人都能采用本人的数据集（BYOD 体例）并沉用根本架构进行本人的评估。它实现了数据集建立原则，业界仍然缺乏一个中立且基于尺度的框架，供其成立多元且包涵的手艺指点委员会，并细致申明了支撑的评估格局和一般法则。跟着 AI 编码东西的快速成长，节流甄选时间，可以或许对各类工做流（例如？
JetBrains 暗示，