专场：大模型与工具链的协同进化 
曾几何时，智能化还是平台工具链建设领域理想化的未来，而随着AIGC大模型能力的快速演进，其在平台工具链建设中的角色愈发关键，正塑造着未来的开发、运维和业务流程。那么当我们耳熟能详的工具遇上大模型会擦出怎样的火花，这就是本专场试图回答的问题。在本专场中，我们邀请到了业界顶流的DevOps工具链、平台工程和研发智能化领域的专家，参会者将获得来自产、学、研多角度的深入洞见，涵盖了大模型集成、智能自动化流程、以及人工智能如何驱动平台工具链创新的最新动态。相信可以为未来1~3年企业内部平台建设带来新的思路和指引。
专场出品人：石雪峰 
全领域研发效能专家，京东零售技术效能通道常委
全领域研发效能专家，京东零售技术效能通道常委，开放原子开源基金会TOC，极客时间专栏《DevOps实战笔记》主笔，多本畅销书《研发效能权威指南》、《Jenkins2 权威指南》、《高效能组织模式》的译著者。
薛增奎
科大讯飞 效能平台首席技术专家
科大讯飞效能平台首席技术专家，iFlyCode产品总架构师，研发总监，主导基于代码大模型的提效工具研究与研发，专注于企业内部的效能平台与效能体系建设。长期从事新技术的研究与探索，软件产品架构设计等相关工作。
待定
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代码大模型赋能软件研发的探索与实践
随着大模型技术的不断发展，人工智能快速步入一个全新的阶段。代码大模型更是被认为能够在软件研发各领域全面提效，科大讯飞的iFlyCode是一个基于自研代码大模型的智能编程助手产品。本次报告着重介绍讯飞代码大模型和iFlyCode产品的基本情况，在内外部应用的典型场景和成效，以及我们对未来代码大模型如何更深入的赋能软件研发领域的探索和思考。
1. 软件研发面临的挑战和矛盾
2. 编程助手iFlyCode的设计与实现
    2.1  整体设计思路
    2.2  架构设计
    2.3  核心功能实现
    2.4  面临的挑战
3.  在内外部的典型应用场景和成效
    3.1  整体概述
    3.2  面向开发人员的提效场景和成效
    3.3  面向测试人员的提效场景和成效
    3.4  其他场景的成效
4. 未来赋能软件研发领域的探索和思考
1. 了解iflycode产品的成长过程
2. 了解如何通过大模型在研发各个领域提效
3. 了解代码大模型未来的发展趋势
内容大纲
听众收益
张鹏
JFrog 解决方案架构师
JFrog 解决方案架构师，专注于 DevSecOps 解决方案设计与实施，具有丰富研发和云服务经验，负责JFrog中国南区及港澳台区域业务，具有丰富的银行、证劵、科技等行业的DevSecOps建设实践经验。
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AISecOps软件供应链管理实践
当前 AI 火热，“我们正处于 AI 的起跑线上，每个行业都将被革命”、“以后世界上将不存在程序员”，这些不是危言耸听，而是正在发生在每个行业的变革，正如苹果取消了电动汽车计划，或者是由于 AI 所带来的威胁促使其调整策略。如何跟上时代，追求 AI 落地的效能，同能防御 AI 带来的威胁，带来的合规性和安全风险，是今日最大的挑战之一。回顾过去我们积累的 DevSecOps 和质量保证经验，如何借助这些经验支持 AI 模型的训练和应用落地是值得思考的问题，我们看到业界在做前期的探索也有了一些实践经验能够被分享和探讨。
1. AI 时代的 DevSecOps 变革
2. 制品库的“多类型”&“大模型”管理实践
3. 制品库的“软件供应链安全”管理实践
4. Demo & 案例

先从时代变革开始思考，世界将来的运行方式，软件层面该如何支持，以往的经验能否被利用。再聚焦于AI 开发中的多类型依赖和大模型管理，我们重新思考一些历史问题的出现、解决的过程以及收益，和如今 AI 时代的问题挑战和解决方案，分享探索和实践。
最后结合模型管理、模型训练平台进行展示分享。 
了解 AI 时代的训练和开发过程以及挑战
了解模型管理方面的考虑要素和可用方案，学习实践经验
了解新型的基于AI 模型的攻击以及预防方法
了解业界最新的模型管理和高效部署上线集成案例
内容大纲
听众收益
丁辉
中兴 通讯无线教练组组长
在互联网、嵌入式系统、电信领域有着多年的从业经验，是一名拥有超过10年软件开发的软件架构专家和具备管理经验的资深技术专家。
在敏捷研发技术圈长期耕耘和实践，长期负责中兴通讯无线研究院教练的运作。同时作为CAC中国敏捷教练联盟核心发起人之一，参与CAC认知体系建设和试点，带领中兴通讯无线院通过首批CAC认证并成为联盟首批认证会员。
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手把手教会你大模型提效端到端建设的步骤
大模型兴起以来，在各个行业都带来了深入影响，特别是软件开发的各个环节都进行了重塑，但是由于大模型涉及的范围过广，各家也都在摸索，都希望能看到一个完整的又取得实效的全流程案例；另外，各个环节具体怎么深入开展也都缺乏一些指导。
我们希望把摸索的全流程提效的全景图给大家做一个分享，希望对大家的大模型建设给出一些借鉴思路。
1. 对大模型在软件开发方面的提效全流程（需求、设计、编码、测试）进行全景设计，展示大模型提效的业务架构、应用架构、技术架构和工具全景图
2. 对提效大模型的赋能（增量预训练方案、预训练语料的清洗、预训练语料的增强；精调语料标注、评测语料开发、验收）
3. 对知识库和agent应用的落地
4. 对RAG检索的嵌入
对上述过程完整串接
1. 可以解决我们的大模型端到端的提效的思路，进行自己大模型提效建设
2. 也可以针对其中感兴趣的环节，比如大模型编码提效建设、文档生成大模型建设等进行借鉴
内容大纲
听众收益
张燎原
阿里云 云原生应用平台 产品经理
经历过消费电子、通信及互联网多个行业，长期从事软件研发管理、效能改进及产品创新，负责组织级效能改进实施和转型，及数字化研发管理体系的建设。目前致力于打造商业化产品体系，规模化服务于中国软件研发行业，助力企业效能提升。

译有《程序员度量》、《软件驱魔》等，是《ALPD》，《BizDevOps白皮书》主要作者，是《研发效能36计》、《阿里巴巴研发效能三板斧》课程主讲人。BizDevOps共促会专家。
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AIGC趋势下的软件研发工具重塑
软件工程是人类历史上第一次大规模集体智力协作活动；书同文、车同轨、量同衡；隐性的知识显性化；触手可及、知我所想、唯我专属；LLM as Copilot, LLM as Agent, LLM as Facilitator 。
本次分享将围绕 AI 颠覆程序员/开发者生产力展开，随着大模型、AI 的快速发展， AI编程助手的引入为软件开发带来了质的飞跃。
1.AIGC对软件研发的根本性影响
2.企业落地研发智能化的路径
3.打造最佳 Copilot 人机协同模式
4.什么是开发者喜爱的Copilot的产品
5.未来在AI软件研发领域有哪些趋势
 
1.了解 AI 对软件研发领域带来的巨大影响
2.从企业及开发者出发，如何用 AI 激活开发效率，提升生产力
3.全面了解 AI 编程的设计要点、落地实现和未来趋势
内容大纲
听众收益
QETalk：化腐朽为神奇：当工具链遇到大模型
嘉宾：王一男、丁辉、薛增奎、  詹子正
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