一句话解释
多模型代码评审是指通过多个AI模型协同开展代码检查，在过滤冗余AI噪音的同时更精准地发现代码漏洞的技术。
通俗理解
可以类比为多位老师共同批改作业：单个老师可能会遗漏部分问题，或是提出一些无关的改进建议，多位老师互相校验后，既能找出更多真正的问题，又能筛掉重复、无用的评审意见。多模型代码评审就是用多个AI模型代替老师，共同检查代码，自动过滤掉无效的评审结果，精准定位真正的代码bug。
适用场景
- 企业级大型代码库的日常代码评审与质量管控
- 开源项目代码合并前的安全与质量检查
- 金融、医疗等对代码安全性要求较高的软件开发场景
- 新手开发者的代码自查辅助，快速定位自身代码的问题
相关概念
涉及的相关概念包括：AI代码评审、大语言模型协同、代码静态分析、AI噪音过滤技术。
本文内容来源：Towards AI