在以GPT-4、Llama 2 等大模型技术的加持之下，其出色的自然语言处理和理解能力，引领着各行各业向智能化转型。其中，身处一线的程序员最能感受这场变革的力量与影响。
以往需要耗费大量时间和精力的代码编写，如今 GPT 在微软、通义灵码在阿里、Comate 在百度、CodeGeeX在智谱、AgentVerse 在面壁等科企的实践下，开发者编写代码变得更加高效。大模型不仅提供了智能的代码建议和自动补全，还能够帮助程序员发现潜在的错误，提升代码的质量与稳定性。
作为大模型领域的风向标会议，软件研发变革与大模型自然是 2024 全球机器学习技术大会的重点主题，大会邀请来自微软、百度、阿里巴巴、智谱、面壁智能、DeepWisodm、复旦大学等企事业一线技术实战专家亲临会场，分享 AI 浪潮下的软件研发效能提升之道，让每位程序员都能成为 10x 工程师。
本次演讲将深入探讨 CodeLLM 在微软的开发者产品部门中的演进历程以及其未来应用前景。作为一项将大型语言模型应用于软件开发领域的技术， CodeLLM 的发展备受关注。
此次分享将回顾 AI 技术在微软软件开发领域的发展历程，并深入探讨 CodeLLM 在软件开发、自动化测试、代码翻译等方面的最新实际应用情况。通过本次演讲，您将了解到 CodeLLM 如何在微软的产品部门中发挥重要作用，以及其在推动软件开发领域革新方面的潜力。
代码能力是大模型的核心能力，基于大模型打造的智能编码助手（Code Copilot）是当前大模型应用的核心方向之一，极大的提高了编程效率，并在快速推动整个软件工程智能化的发展。通义灵码是阿里巴巴通义实验室推出的智能编码助手，提供单文件及跨文件的行级和函数级代码续写、单元测试生成、代码优化、注释生成、研发智能问答等能力，支持 Java、Python、Go、C/C++、JS/TS、C#、PHP 等主流编程语言，兼容 VS Code、Jetbrains IDEs 及多种远程开发场景，已成为国内最受开发者喜爱的智能编码助手。本次分享将介绍我们最新的产品技术进展和典型应用案例。
在大模型发展之下，人与模型的协同关系最终会发生变化。首先模型与人会有更强的“陪伴”感，不再是人主动使用模型得到回答，而是由模型“主动”地观察人的活动，给予适当的建议；其次如同智能驾驶从 L2 发展到 L4 一般，模型也会逐渐由“辅助”发展成“巡航”至“接管”，更偏向端到端的需求的完成，而不是具体任务的辅助。
CodeGeeX 是智谱 AI团队精心打造的智能编程助手，具备代码补全、代码问答、代码解释器以及代码检索等多种功能，能够有效地提升编程效率。本次分享将回顾 CodeGeeX 从一个开源代码模型演化成为智能编程助手历程中的宝贵经验，详细介绍 CodeGeeX 在项目级别代码的应用，以及 RAG 和长文本能力在此过程中的探索与实践。希望通过这次分享，激发大家对于智能编程助手在未来编程领域中的应用与发展的思考。
基于持续的科技前沿探索与多年行业积累，面壁以「大模型+Agent」双引擎驱动，围绕 CPM 系列基础大模型，推出由大模型驱动的AI Agent“三驾马车”创新成果，包括：大模型驱动的智能体通用平台 AgentVerse、超强 AI 智能体应用框架 XAgent、多智能体协作开发框架ChatDev。AgentVerse，可以让多个模型之间进行协作，并动态调整群体的组成，pg电子网站实现 1+12 的效果。
实验结果表明，该框架可以有效地部署多智能体群组，其性能优于单智能体，并且涌现了协作等社会行为。
通过整合大型语言模型（LLMs）和标准化操作程序（SOPs），在代码生成和团队协作方面开启新纪元。通过分配不同角色给多个 GPT 实例实现相互协作，MetaGPT 显著优化软件开发流程，提高开发效率。演讲内容将涵盖 MetaGPT 如何超越现有 AI 技术，促进团队间的有效协作，以及其在实际软件开发中的应用案例，展示其对促进创新思维和加强项目管理能力的贡献。此外，还将探讨 MetaGPT 的未来发展方向，揭示它如何塑造软件开发的未来趋势。
本次演讲将主要讨论使用 LLM 生成代码的难点挑战，以及如何有效的将强化学习整合到 LLM 的训练中。利用 LLM 根据人类需求生成代码不仅考验 LLM 的推理能力，pg电子网站还能够帮助人类更容易地开发软件，同时有利于未来智能体的发展。当尝试使用强化学习来增强 LLM 的代码能力时，因为生成代码过于复杂，使得强化学习的探索难以进行，进而导致 LLM 不能被有效优化。我们提出 StepCoder 来降低 RL 在训练过程中的探索难度，从而能够显著提高 LLM 的代码生成能力。
大模型强大的涌现能力和推理能力，为 AIOps 在复杂架构下提供更精准的数据关联和诊断提供了可能。阿里云可观测团队通过 AIOp 结合大模型应用， 探索了利用大模型进行知识问答和 PromQL 查询生成，极大地简化了对监控数据的查询与分析过程。此外，大模型在提供上下文明确的告警方面表现出色，通过与 ChatOps 机器人的整合，实现了更加自然和人性化的交互方式。这些实践不仅提高了诊断效率，也为系统异常的快速解决提供了有力支持。
然而，大模型作为 AIOps 实施中的双刃剑，同时也带来了一系列新的挑战，包括模型的解释性问题和与现有系统的集成问题。基于 ReAct 框架的 agent 协同诊断方案为这些挑战提供了可能的解决路径，使得 AIOps 不再局限于单一的自动化任务，而是朝着更加协同和自适应的方向发展。展望未来，我们预测大模型将继续在可观测性领域中扮演关键角色，推动 AIOps 技术的进一步发展和创新。
2024 全球机器学习技术大会即将于 4 月 25、26 日在上海环球港凯悦大酒店隆重举行！会议邀请50 +国内外顶尖技术专家、1000+ 各行各业 AI 精英共同探讨 AI 和大模型领域最佳实践、最新进展和未来趋势。
在 11 位高级技术委员会的指导与内容的严格把控下，大会分别设置了大语言模型技术演进、多模态大模型前沿、大模型工程与架构、大模型应用开发实践、GenAI 产品创新与探索、大模型应用框架与工具、AI 智能代理、代码大模型与软件变革、ML/LLM Ops 大模型运维、AI Infra 大模型基础设施、算力基建与性能优化、大模型+行业落地实践12 大技术主题。
干货为先，实践至上，2024 全球机器学习技术大会即将开启。如果你是计算机与 AI 相关领域从业者，请不要错过这次非常重要的学习、交流机会。
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