企业代码审查不一定需要最大模型
NVIDIA 在文章中指出，生成式 AI 正被越来越多企业用于研发流程，但大模型并不总是代码审查这类任务的最优解。
在某些强调成本、响应速度和部署可控性的场景里，经过针对性微调的小语言模型可能更适合承担自动化审查工作。
微调的目标是把模型能力对准具体工程任务
文章的核心观点是，通过围绕代码审查数据和流程进行微调，可以让小模型在特定任务上获得更高准确率，而不是单纯依赖通用能力更强但成本更高的大模型。
对于需要在企业内部持续运行、并嵌入研发流水线的系统来说，这种思路也更有助于控制资源消耗与交付复杂度。
