发起人:茹炳晟
腾讯Tech Lead、腾讯研究院特约研究员
腾讯Tech Lead,腾讯研究院特约研究员,中国计算机学会(CCF)TF研发效能SIG主席,“软件研发效能度量规范“标准核心编写专家,中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家,中国通信标准化协会TC608云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长,腾讯云架构师技术同盟入会主席,年度IT图书最具影响力作者,多本技术畅销书作者,著作有《测试工程师全栈技术进阶与实践》《软件研发效能提升之美》《现代软件测试技术之美》《高效自动化测试平台:设计与开发实战》《软件研发效能提升实践》《软件研发效能权威指南》《现代软件测试技术权威指南》《多模态大模型技术原理与实战》《高质效交付》等,译作有《软件设计的哲学》《整洁架构之道》《持续架构实践》《现代软件工程》《DevOps实践指南(第2版)》《精益DevOps》《基础设施即代码-模型驱动的DevOps》等,国内外各大技术峰会的联席主席,出品人和Keynote演讲嘉宾。公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人。  
待定
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闭门智囊会 · 使用大模型实现质效提升必须跨过的几座大山
研讨会话题:
1. 以DeepSeek为代表的推理模型对于质效提升有哪些适合的应用场景?
2. 代码补全看起来很高效,但是为什么全局研发效率并没有明显提升?
3. GenAI用于代码生成,代码的质量为什么变低了?
4. GenAI用于代码生成的安全问题如何解决
5. 私域知识库的构建有哪些坑,为什么你的RAG准确性不高?
6. 基于DeepSeek蒸馏的“小”模型的私有化部署有哪些实践和应用?
7. 以DeepSeek为基础构建的优秀提效应用有哪些?其中哪些思路可以供参考?
8. 低成本的Agent开发有哪些方式和主流框架
9. DeepSeek出现后,Multi-Agent的机遇和挑战会在哪里?
10. 了解业界大厂基于LLM实现质效提升的落地标杆案例有哪些?哪些能为我所用?
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