AI 大模型重塑軟體開發，有哪些落地前景與痛點？ | ArchSummit

隨著 Open AI 的 ChatGPT 的革命性發布，整個 IT 生態面臨大模型（LLM）的洗牌和洗禮。

AIG Code 和AIG Action，分別代表程式碼產生和AI 驅動的軟體開發，其中前者幫助每個人都成為十倍效率的程式設計師，後者則將AI 的力量注入到現有軟體中，大模型與端到端的低程式碼開發結合，使口述需求能直接轉化為完整的軟體功能。

隨著應用開發框架的快速發展以及實驗性的自治模型現，大模型正在重塑軟體開發的形態，讓我們看到了軟體開發可能被顛覆的未來。

透過以 AI 為先以及資料優先的思維方式，許多需求可以在軟體內部自動生成，而不需要事先進行規劃。而在軟體開發自動駕駛的方面，一個人配合一個 AI 團隊，可以實現軟體開發的全自動駕駛，這可能是未來軟體開發的新趨勢。

來自騰訊智能創作與內容平台部技術專家揭光發老師將在7 月21-22 日深圳ArchSummit 架構師峰會上介紹大模型在業務上的使用，幫助大家理解AI在軟體開發中的應用，了解AI 如何被用於程式碼生成和軟體開發，以及它們如何提高開發效率和軟體功能。

同時，幫助大家洞察未來的發展趨勢，了解到全新的軟體互動體驗、軟體開​​發自動駕駛等新趨勢，以及應用開發框架的快速發展和實驗性自治模型的出現，這些都有助於聽眾把握未來的產業趨勢。

其次呢，架構師們的職業發展思考，並啟發新的創新思維，透過了解 AI 在軟體開發中的新應用和嘗試，對自己的工作或專案產生新的創新思考。

來自出門問的工程VP 李維博士，在NLP 領域是資深的專家，這次他會來ArchSummit 架構師峰會上介紹AI 大模型落地的前景和痛點，兼談工程師、架構師所面臨的機會與挑戰議題。

LLM 規模化落地 IT 各領域場景只是時間的問題。這裡有兩個 LLM 落地產生價值的趨向值得關注。

LLM 提示工程可以直接應用於教育、其他語言文字和知識類工作，從而賦能相關領域。這是 LLM 帶來的洗牌效應，為產品經理、領域專家、資料工作者和 Power Users 帶來全民創業和場景滲透的機會。

另一個是規模化領域落地對於現有領域應用的洗禮。這就需要結合通用 LLM 的能力與領域資料（例如產業規範、操作手冊等）以及領域知識庫或知識圖譜，根據業務邏輯設計應用流程，才能提供領域場景的服務。

儘管後一種方法面臨一些挑戰，但它仍在業界積極探索，並有著廣闊的發展前景。架構師和工程師需要積極關注和擁抱這場技術革命的應用潮流，並投入其中。

這次演講，李維博士會介紹大模型導致的洗牌場景：正在發生（教育、例如 ToC Copilot、plug-ins，提示工程）。舉例來說，洗禮場景正在進行中（例如與資料庫和場景資料對接的ToB模組）

幫助大家了解AI 的革命性巨變（大模型LLM）意味著什麼，對於IT 全生態的影響：全民創業潮的到來；對LLM 提示工程與外掛形態有大概的了解，擁抱大模型而不是懼怕大模型。

順豐科技技術總監李波老師深耕於雲端原生應用，邊緣運算，HPC 高效能運算，企業AI 賦能和混合雲資料合規等領域多年，擅長運用先進工業實踐，研發先進AI 工程化技術，打造永續低成本AI 企業級解決方案。

這次李波會在ArchSummit 會議上分享LLM 在企業數位轉型升級中的應用場景，每類場景的模型選擇原則，以及如何理解並綜合應用Embedding Model，Vector Database，Plugin System，Prompt Tuning， LLM 等多種技術手段實現我們的應用目標。

這裡包含的技術點，例如 LLM 應用平台架構方案設計與核心技術：NLP 多任務系統、Prompt 自優化、增強前置小模型設計、知識分割等。同時也會介紹 LLM 領域新技術的演進方向，從多個角度進行探討證明其對企業數位轉型升級有廣泛且深遠影響。

活動介紹

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