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大模型时代的智能软件研发：技术、范式与工具
〇 分享简介 〇
大模型在代码生成方面表现优异，并被公认是大模型的重要应用场景。基于大模型研发的智能化开发助手也因此得到了蓬勃发展，从微软的Copilot，到华为、百度、阿里、智谱等国内企业的智能化IDE插件，大模型正在引领软件工程变革，甚至有望成为软件工程领域的“银弹”，成为新质生产力的典型代表之一。
从软件生命周期看，代码编写仅仅是其中的一个环节，前期的需求分析与设计，后期的测试与运维等也是影响软件研发的重要环节，也需要大模型的支持，并推动对应的大模型往项目级演进。不仅如此，随着大模型向软件研发活动的深入渗透，它甚至可能会重塑软件研发的流程
本次分享将结合华为在基于大模型的代码生成等软件研发领域开展的系列探索，分享软件研发大模型的进展，大模型往项目级演进的道路，并对软件研发的未来及需要解决的关键问题进行展望。
〇 分享收益 〇
目标：
1、帮助软件开发人员了解大模型在软件研发领域的最新动态。
2、帮助软件企业了解目前的智能化研发工具，及其特点。
3、帮助软件企业如何使用好各种相关的工具，并规划好利用大模型提升研发效率的里程碑。
成功要点：
1、先体验现有智能化研发助手，有个初步的了解。
2、对自有软件研发资产进行数字化管理，并加工、升华。
3、做好效果度量体系与工具。
启示：
关注动态、主动尝试、持续改进、度量收益。
〇 分享亮点 〇
1、AI编程的进展。
2、大模型带来的软件工程新范式。
3、现有的智能化研发工具。
4、当前的大模型研发上的效果及展望。
华为云智能化软件研发首席专家，PaaS技术创新LAB主任，华为公司可信领域科学家，中国计算机学会软件工程专委副主任。主导华为公司的智能化软件研发，将AI技术与软件分析技术应用于软件生命周期的各个环节。近期主要带领团队探索如何将大模型应用于研发领域，并赋能公司的系列软件研发工具，团队研发的系列成果 Pangu-Coder，Pangu-Coder2，CodeR等均达成当时的业界领先水平。
