OpenAI 让 COBOL 代码迁移更精准
Advanced coding in low-resource programming languages
COBOL、Fortran 和 Visual Basic 等低资源语言支撑着全球 40% 以上的在线银行系统和关键基础设施，但长期面临文档缺失和人才断层难题。OpenAI 最新模型在 MultiLangBench 基准测试中表现亮眼，GPT-6 Astra 在 20 种语言构建 SQLite 引擎的任务中，平均测试通过率从 26.8% 飙升至 87.4%。特别是在 COBOL 迁移评估中，GPT-6.1 Sol 的准确率高达 97.9%，同时 API 成本降低了 39%。这意味着团队在维护旧系统或迁移代码时，不仅能保留复杂的业务逻辑，还能以更低的成本实现现代化改造。
这些语言虽然缺乏可供模型学习的代码和文档，却支撑着全球关键基础设施和基础服务。