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AIGC 浪潮下的研发效能提升之道

AIGC 浪潮下的研发效能提升之道

策划: 凌敏

AIGC 技术引发了一场全领域的效率革命,对软件开发也是如此。当下,AIGC 技术正在催生软件工程的新范式,LLM 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。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。

本专题将关注 AIGC 浪潮下,大模型对软件研发工作流的改变,解读大模型是如何提升研发效能和质量的。

生成式 AI 带给软件开发的三个幻觉:速度快、质量高、人更少
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大模型技术仍然在不断更新,能让人感知到幻觉程度也在逐渐降低。但在它被投入到具体的领域和使用场景时,幻觉效应仍在发生。

如何利用AIGC自动化编程提高研发效率?
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如果你还没有用过 Co-Pilot、ChatGPT 或者私有化大模型帮助你辅助开发的话,未来的 5 年,你可能很快就要被行业所淘汰。

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?
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在接受 InfoQ 采访时,字节跳动算法专家张树波表示,大语言模型是一项人工智能基础技术的突破,必然会带来多个行业的变革。2023 年初,字节跳动智能服务团队开始启动大模型 X 智能单测项目。目前,大模型生成单元测试已经在实际业务中落地。

打造更聪明的猴子:开源云测框架Hydra Lab的智能化测试实战
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在软件测试领域,“猴子测试”一直是一种广受欢迎的方法,但其也存在着动作随机的局限性。如果引入大模型,创造一只更聪明的猴子,它可以真正理解应用并像人类一样与之互动,将会怎样?

高效能不等于开发快,大模型时代如何正确提升研发效能?
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从最初的敏捷软件开发方法到 DevOps 成熟度模型,研发效能的发展历程经过多个阶段。如今,基于大模型的 AIGC 技术正在催生软件工程的新范式,为研发效能的提升带来新的可能性。

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