阿里云：AIGC+软件开发新范式白皮书（通义灵码）

AIGC+NewParadigmofSoftwareDevelopment过超级个体去有效的降低协同消耗。7个过程中就能享受到资产带来的红利或者说能力。能和成本问题。我们需要判断什么是软件研发最高频的场景。我这边有一些真实的数据，第一个数景实际上就是代码智能工具的功能，像通义灵码这样的产品最核心解决的问题，其实就是码任务。所以绝大部分的开发者还是在使用我们的工具去问一些常用的研发知识，或者通我们最终要讲的是打造沉浸式编程体验，我们希望今天开发者绝大部分的问题都可以在能大幅消除模型幻觉，提升回答质量。我们通过这样的三个模型支持了整个沉浸式编程的我们要做本地的检索增强，我们还需要轻量级的本地向量检索引擎。所以整个后端时候要不要触发？在删除这段代码的时候要不要触发？我们大概有超过30~50个场景去问题就是开发者不能理解整个生成的内容，比如生成一个函数，他不知道这个函数到底要最关键的就是想方设法的去猜开发者在这个位置补全他可能需要什么样的背景知识，这些实有很多，要实现的话实际上是要给大模型外挂一个检索引擎。因为我们不可能把整个工我们就会去代码库提取需求的关键信息进行任务拆解，拆解完了做本地的向量检索召回，然后再做检索的结果合并及重排，以及去企业内部的数据知识库检索，因为企业有统一的知识库管理，是企业级的。最终把全部的信息汇总起来发送给大模型，让大模型去生成和我觉得企业要想让代码大模型真的能实现一个非常好的效果，都逃不过这一关。比实现企业数据的个性化场景，比如在项目管理阶段，如何能够让大模型按照需求/任务/这些都是我们认为要做的企业数据化个性化场景。具体的做法是要通过检索增强或者微调向上是我们管理的一些后台，在这个场景下支持了我们关的检索增强。代码生成也就是补全这个场景的检索增强它所需要的处理方式和技术跟文档过去我们跟复旦大学也做过几年的学术研究，非常感谢他们的付出，我们也有一些论文在确率和效果就可以达到一个大概7B以上联合在做的一些研究。个DevOps工具链进行结合。就可以大幅提升研发效率。型的参数量越来越大以及推理上下文越来越长，模型它能感越来越复杂。现在它可能还只是完成一些简单的编程任务，进研发效能提升。件研发效率以及突破现有的效能瓶颈。的编码助手的场景中进行落地。为什么我们会选取这个场景？是因去进行单元测试生成、代码注释生成，这些都非常擅长，而且它们认为可以在这个场景先进行切入，先去落地，取得最大的效能Landing。些数据收集起来，构建企业个性化的数据集。再通过检索增强或都接入大模型，进行智能化的整体改造，实现端到端的智能化，从阶段一、阶段二到阶段三，循序渐进的这种模式是我体的软件研发的全生命周期管理的工具链，也有沉淀出来的企业非它其实是一个以大模型为核心的工具和服务。中间层是模型层第四我们希望是持续收益。大家不要希望今天引入大模型我们可以在左侧的这个框里进行随意的问答。比样的智能的问题，研发的一些问题它可以瞬间找出相关的答第一个是代码智能生成。可以进行行级、函数级的自动续写、单元第二个功能是研发智能问答。研发领域的自由问答、异常报错智能排查、代研发大模型，我们可以在这里面实现代码和文档的检索增强以及专属模型的微调训练开放模型拥有广阔的前景，大模型未来的竞争很可能是流量入口之争、是生态之争。而谷歌是否会将）：通过公共云平台获取算力是算力紧缺的当下值得企）：）：助力研发提效。”缩略图的代码示例。”法和构建上。”清晰的代码片段。这一特性极大地降低