公司私有化部署AI算法和模型成本很高以及训练数据量如何保证？没有庞大的数据量模型正确性就会大大丧失辅助编程的功能也无法很好的体现。

私有化部署AI算法和模型确实需要较高的成本，但是这也是为了保护公司的核心技术和数据安全。针对训练数据量的问题，可以通过多种途径来解决，例如与其他公司合作共享数据、进行数据爬取、利用用户反馈数据等。此外，可以考虑利用迁移学习等技术来提高模型的正确性和泛化能力。对于辅助编程的功能，可以通过对多个领域的数据进行集成和分析，来提供更加全面和准确的辅助编程服务。