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百度智能化研发落地实践
随着大模型技术的蓬勃兴起，各行各业正以前所未有的热情拥抱人工智能的浪潮，智能编码作为落地最快和效果最佳的场景，受到了广泛的关注。在过去一年中，智能代码助手不断演进，研发工程师的智能编码需求也不断升级，关注重点从早期的补全，变成了预测改写以及代码智能体等。
本次分享，我们将深入了解百度在智能研发领域的洞察、创新解决方案及丰富实践案例，并剖析背后的技术原理。
演讲提纲：
1. 研发智能化的机遇与挑战
2. 百度研发智能化探索
2.1 代码推荐准确率提升
2.2 智能体建设
2.3 多端复用
3. 百度研发智能化落地实践
3.1 DevOps全流程提效
3.2 落地效果
4. 思考与展望
听众收益：
- 了解百度是如何从各个环节落地智能化研发并进行实际提效的
- 了解如何建立更懂企业的智能化研发工具链
百度工程效能部前端研发经理，负责文心快码Comate、DevOps工具平台、Comate Stack AI原生研发工具链等业务前端研发团队，在软件研发智能化、DevOps、研发提效、前端研发技术、技术团队管理等领域有着丰富的经验，并在相关领域著有发明专利8个，国家高质量专项《基于大模型技术的工业领域智能化开发工具项目》技术骨干。
