如何落地AI编程和可观测智能化?怎么从 0 到 1 训练大模型?阿里多位专家出席 ArchSummit 现身说法

AIGC动态4个月前发布 AI前线
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如何落地AI编程和可观测智能化?怎么从 0 到 1 训练大模型?阿里多位专家出席 ArchSummit 现身说法

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原标题:如何落地AI编程和可观测智能化?怎么从 0 到 1 训练大模型?阿里多位专家出席 ArchSummit 现身说法
关键字:字节跳动,模型,腾讯,知乎,报告
文章来源:AI前线
内容字数:4446字

内容摘要:


麦肯锡的一项研究结果表明,在生成式 AI 的辅助下,可维护性代码文档可以在一半的时间内完成,新代码生成效率提升近一倍,而代码重构类任务的完成时间也节省近 1/3。
可见,随着 AI 大模型相关技术的快速发展, AI 编程助手的引入的确为软件开发带来了质的飞跃。那么,具体突破体现在哪些方面?基于大模型的 AI 编程工具存在哪些设计要点、难点和改进思路?从开发者自身的生命力出发,又如何用 AI 激活开发效率,提升生产力?
在 6 月 14 日 -6 月 15 日于深圳举办的 ArchSummit 全球架构师峰会上,我们邀请到了阿里巴巴研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇(叔同),在 Keynote 主题演讲中分享 AI 编程带来的革命性巨变,他将围绕以上话题展开深入介绍,并且从全球视角分享开发者对于 AI 编程的需求差异、AI 编程工具能力,以及 AI 编程领域未来的发展趋势。
生成式 AI 的引入,在带来效率提升的同时,也使得 IT 系统复杂性日益增加,运维和监控领域面临的挑战随之增长。但“魔法”总能打败“魔法”,技术的问题同样可以用技术解决。AIOps 已成为解决以上挑战的有力工具,


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