架构师（2023 年 10 月）

卷首语：大模型重新定义软件开发，将带来哪些改变？

作者 | 凌敏

去年以来，以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型火爆出圈，并掀起了一场全领域的效率革命。软件开发亦在其中。

在软件开发中，大模型的应用越来越广泛。凭借强大的表示能力和泛化性能，大模型正在催生软件工程的新范式，作为催化剂和创新引擎正在开启软件研发和创新效能的倍增，甚至带来指数级提升的可能。

在自然语言处理领域，OpenAI 的 GPT 系列模型具有强大的语言生成和推理能力，被广泛应用于文本生成、对话系统、机器翻译等领域。在图像识别领域，Google 的 ViT 模型通过将图像分割为小块并使用 Transformer 进行处理，大大提高了图像识别的准确率。此外，大模型在推荐系统、智能客服、自动驾驶等许多其他领域也有着广泛应用。

目前，越来越多的企业开始在实际的研发工作中，结合 AI 工具与 LLM 增强软件开发在设计、需求、测试、发布和运维等各个环节中的能力，提高质量和效率。

在字节跳动，大模型生成单元测试已经在实际业务中落地。字节跳动智能服务团队通过任务微调、强化学习等技术提升语言模型的单元测试生成语法正确率和分支覆盖率。经过测试，他们的基于 Bloom 70 亿参数模型的生成效果不弱于通用版 ChatGPT 的水平，并且在低端显卡上的推理时延只有 ChatGPT 的 25%。且目前大模型单元测试生成分支覆盖率在实际项目中达到 56%，同时在抖音的 Android、iOS 双端落地，问题有效性达到 80%，修复率 65%。

在微软，下一代跨平台软件测试基础设施 Hydra Lab 接入了 LLM（Azure OpenAI Service），以提高在测试结果分析、探索性测试和测试用例生成方面的能力。将智能化引入 Hydra Lab，可以看到一些自动化生成测试用例的模块、方案以及 prompt。工程化和智能化是 Hydra Lab 的关键词，而工程化是智能化赋能的基础。

大模型技术的发展为软件开发范式带来了更多可能性，有受访专家对 InfoQ 表示，大模型将对研发的模式产生颠覆性的改变。但这一改变是一个持续渐进的过程，可能在三年、五年，甚至是十年后发生。随着大模型的不断发展和进化，对于研发工作流的影响程度会逐渐加深加强。对于身处其中的开发者而言，需要拥抱变化，并结合自身实际所需找到切入点，让大模型为己所用。此外，还需要多关注开源方案和数据集。同时也需要认识到大模型存在的潜在问题和限制，合理地使用它。

目录

热点 | Hot

取代 Vue 和 React？25 年码龄程序员不满 Web 开发现状创建新框架 Nue JS，能减少 90% 代码量！

JetBrains 推出独立 Rust IDE

强制向开发者提 AI 建议再引公愤，GitHub：我知道你们很不满，但我不改

华为云开源低代码引擎 TinyEngine 正式发布

访谈文章 | Interview

比 Spark 快 9 倍，超越 ClickHouse，在大语言模型时代构建全新数据平台

OpenAI 当家产品 ChatGPT 都在用的 Redis，是如何从传统数据库升级为向量数据库的？

美的集团：关于工业数字化的最新思考和实践

当我想要构建一款 LLM 应用时：关于技术栈、省钱和游戏规则

与 x86、ARM 三分天下，全球“开花”的 RISC-V 如何成为中国最受欢迎芯片架构？

案例研究 | Case Study

弃用 MySQL 后存储成本降低 85%，携程业务系统数据库升级技术实践

实时双向同步：朴朴 Elasticsearch 双活自研实践与思考

从 Kinesis 到 Timestream：探讨基于 AWS 的无服务器分析架构

深入解析 Netflix 后端架构与云服务的系统设计

推荐文章 | Article

比 Python 快 68000 倍！Mojo 正式发布，网友：Python 生态系统最重要的升级来了

用 Rust 拯救 60 岁老程序员：用 Ada 写了几十年的飞机程序，现在终于可以改用 Rust 了

国外 20 家大型科技公司薪资揭秘

ChatGPT 已成为 2023 年最大金矿，大家是怎么靠它挣到钱的？

特别专题｜AIGC 浪潮下的研发效能提升之道

如何利用 AIGC 自动化编程提高研发效率？

大模型颠覆研发模式：字节跳动是如何在单元测试中落地大模型的?

打造更聪明的猴子：开源云测框架 Hydra Lab 的智能化测试实战

特别专栏 | 视频推荐

欢迎阅读 InfoQ 架构师电子刊！每个月，我们都会为你带来行业同行关于新兴技术和模式的重要新闻及经验。

本月，我们聚焦“AI 算力”这一话题。