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大模型驱动的智能软件开发;目录
CONTENTS;黄非
阿里巴巴通义实验室自然语言智能负责人
他带领自然语言处理团队研发通义自然语言大模型体系，在机器阅读理解(MRC），图文问答（VQA）和中文理解（CLUE）等任务上实现首次超越人类结果；建设阿里巴巴NLP平台和产品在集团内支持数百个场景日均数万亿级调用，对外以智能技术赋能软件开发，智能客服，协同办公，司法，电商等行业合作伙伴，是AI开源魔搭社区NLP模型的主要贡献者。他在人工智能顶级会议和期刊发表文章200+篇，中美专利数十项，曾担任ACL，TACL等学术期刊，会议领域主席/编辑等。;大模型应用范式;;;;;;Agents资源库;AI驱动的全流程软件开发;编程成为最高频的AI应用场景;;;大模型驱动的软件开发流程;代码大模型产品演进的三阶段;;代码助手的技术挑战和解决方案;代码助手核心需要攻克的技术难点;生成准确度：过硬的基础模型能力;;基于上下文感知的自适应生成粒度决策;推理性能
分级缓存、丰富的模型组合，实现速度与准确兼顾;;;企业数据的个性化流程;通义灵码插件;;从代码助手到软件开发智能体;代码智能体：从简单代码任务走向复杂代码生成;从单一Agent，走向多Agent架构;Agent阶段通义灵码工程级别的智能问答;;HowtoUnderstandWholeSoftwareRepository;灵码Agent获得SWE-bench-LiteSOTA;Multi-Agent阶段AI程序员概念架构;未来展望
人工智能和软件工程的融合发展;未来智能软件研发工具链形态;从团队协同（依赖人）到人机协同（依赖算力，数据）;人工智能（AI）和软件工程（SE）的融合发展;人工智能（AI）和软件工程（SE）的融合发展;更广阔的代码智能（CodeIntelligence）;THANKS
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