大模型时代十倍效能提升之道-2024北京站_QECon全球软件质量效能大会-橙柚科技

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深圳站 · 2024年5月24-25日

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专场：大模型时代十倍效能提升之道

在本次专题中，我们将深入探讨在大模型时代如何通过创新技术、流程优化、模式和范式的转换，走向十倍的效能提升之路。我们将分享最新的前沿探索及可落地的第一手实践案例，帮助参与者了解如何有效利用大模型，对软件研发过程进行多维度的强化和重塑，以新的方式达成效能提升目标。

专场出品人：张乐

腾讯研发效能资深技术专家《研发效能权威指南》主编

多年一线互联网大厂工程效率领域工作经历（百度、京东等）
历任埃森哲、惠普等全球五百强企业资深咨询顾问、技术专家
长期工作在一线，专注于研发效能提升、敏捷与DevOps实践落地、万人研发规模 DevOps 平台设计、研发效能度量体系建设等方向
DevOps 起源国际组织 DevOpsDays 中国区核心组织者
多个国内技术大会联席主席、DevOps/ 研发效能专题出品人
EXIN DevOps 全系列国际认证授权讲师、凤凰项目沙盘授权教练
译著《独角兽项目：数字化时代的开发传奇》,《DevOps最佳实践》

李文超

字节跳动 MarsCode 开发工具技术专家

字节跳动豆包 MarsCode 开发工具技术专家, 目前主要负责豆包 MarsCode AI 插件工程, 包括VSCode、JetBrains 等的插件体系, 毕业后从事过多年的客户端基础技术、开发工具等研发工作。目前聚焦 IDE 开发工具、AI Coding 等方向。

待定

豆包MarsCode AI 编程助手提效实战

大模型能力在近两年发展迅速，各类应用也层出不穷。在 AI 编程领域，Copilot 逐渐成为我们日常开发的好帮手, 在AI 辅助下，我们的编码效率有了 20% 甚至更大比例的提升。
豆包 MarsCode 起初是字节内部的孵化项目, 在不断探索尝试并结合大模型能力提效之后, 在今年6月份发布了国内版豆包MarsCode AI编程助手。
本次分享将深入探讨豆包 MarsCode 在 AI Coding 领域的探索, 其中深入分析代码补全和代码补全 Pro 两个场景的探索, 并结合实际应用场景, 分享提效的经验之谈。

内容大纲
1. 发展历程
1.1 背景
1.2 历程
1.3 机遇与挑战

2. AI Coding 的探索
2.1 代码补全
2.1.1 概述
  2.1.2 评测体系
  2.1.3 Prompt 工程
  2.1.4 前后工程链路
2.2 代码补全 Pro
  2.2.1 概述
  2.2.3 产品交互
  2.2.4 技术原理
2.3 提效实战
  2.3.1 编码场景
  2.3.2 学习场景
3. 思考与展望
3.1 技术趋势
3.2 产品趋势

肖斌

蚂蚁集团 CodeFuse 研发助手技术负责人

就职于蚂蚁集团 CIO 技术部，自2021年加入蚂蚁以来便致力于研发效能领域的前沿技术落地，先后负责代码力度量项目，以及青燕编程助手项目，对编码领域提效有多年实践经验。目前是CodeFuse 研发助手技术负责人，从0到1建设CodeFuse IDE 系列插件，为代码大模型在蚂蚁研发领域落地铺平道路。

待定

基于大模型的蚂蚁智能研发

代码大模型被视为大模型在垂直领域落地的“低垂果实”，如今互联网大厂已经人手一个。但是，落地真的简单吗？旧有平台，代码大模型如何进行改造？Devin 工程师带来的研发模式颠覆，如何结合现有能力从头开始构建？最后，即使是编码领域，大模型就能打透吗？CodeFuse 代码大模型在蚂蚁落地已一年多，对这些问题也有了一些自己的见解。本次演讲从提升研发效能的场景出发，介绍基于大模型的蚂蚁智能研发体系，阐述相关的技术方案和选型，以及在大模型落地上工程领域上的实践及对应结果。

内容大纲
1. CodeFuse在蚂蚁研发全生命周期提效的探索
2. 蚂蚁智能研发发展路线
2.1 Copilot模式，为传统效能平台提供快速接入AI能力的方案
2.2 Copilot+Agent模式，将传统效能平台自身能力与大模型相结合
3. CodeFuse研发助手关键技术以及难点突破
3.1 基于上下文感知学习(ICL)能力，解决模型幻觉问题
3.2 程序分析+大模型，解决生成代码力度不匹配问题
3.3 基于反馈飞轮，充分利用反馈数据进行模型自我强化及自动化学习

听众收益
1. 了解代码大模型发展方向
2. 了解代码大模型在蚂蚁研发领域的落地
3. 了解CodeFuse如何解决LLM落地中的难题

华剑侃

快手 Kwaipilot产品负责人

快手Kwaipilot产品负责人，负责Kwaipilot产品家族的建设，致力于通过提供AI研发产品推动快手研发团队效率、体验和幸福感的提升。深耕AI DevOps领域，曾在蚂蚁和腾讯从0到1主导云原生和AI原生研发产品等智能研发领域相关产品的建设和落地。

待定

通往AI原生研发之路：Kwaipilot在快手的落地实践

Kwaipilot应用快手自研的代码大模型，在国内大厂中首次成功将MoE架构应用于代码续写模型并取得显著收益，提供智能编码助手、智能问答引擎和智能体应用开发平台三大产品。在快手内部实现了“编码即标注”的数据飞轮，借助数据增强后的模型效果，在快手方言代码的语义理解和生成场景上超越GPT-4 10%。
本次议题将介绍Kwaipilot AI研发工具产品如何围绕快手研发全生命周期场景进行探索、落地实践及对应结果。

内容大纲
1. AI 研发工具产品及行业的演进史和发展趋势
2. 快手 Kwaipilot AI 研发工具全家桶在快手研发全生命周期提效的探索和实践：
2.1 Kwaipilot 产品矩阵介绍和落地现状
2.2 开发者体验驱动的 AI 原生研发工具产品设计核心原则
2.3 Kwaipilot 是如何应用落足上述原则的具体实践和案例，在实际用户场景下带来的创新真实价值
3. 快手在 AI 研发工具产品领域的持续探索与展望：未来软件开发趋势与下一代产品化探索

听众收益
1. 了解AI原生研发含义及在软件开发全生命周期中的价值。
2. 了解快手代码大模型与在快手的落地实践。
3. 了解行业未来趋势。

杨经纬

百度工程效能部前端研发经理

百度工程效能部前端研发经理，10+年从业经验，从事于百度Devops智能化落地、智能编码助手文心快码Comate、集团人机交互模式探索等业务方向，对于Devops智能化落地、智能编码助手、用户体验等有着丰富的经验。

待定

百度智能研发提效实践

随着大模型应用的迅猛发展，各行各业都积极拥抱AI，其中软件研发作为大模型的一大领域，也将其视为划时代的生产力提效工具。本次分享将介绍百度在智能研发中的思考、解决方案和落地实践，充分挖掘与释放大模型的生产力，为工程师提效。
对于新时代的人机协同新范式，行业也正在持续进行探索，本次分享也将介绍集团最新的探索心得与落地成果。

内容大纲
1.背景：行业现状
2. AI赋能软件工程（AI for SE）
2.1 智能编码助手Comate

2.2 Devops全流程智能化
3. AI原生基础设施建设（SE for AI）
3.1 Comate Stack
4. 落地措施与效果
4.1 落地机制+组织协同

4.2 AI原生思维转变 4.3落地效果
5. 总结与展望

听众收益
1. 了解到百度在研发提效方向上的探索过程；
2. 了解在研发的编码等关键环节，如何利用智能编码助手进行提效；
3. 在Devops全流程上，如何基于大模型进行提效。