如何落地AI编程和可观测智能化?怎么从 0 到 1 训练大模型?阿里多位专家出席 ArchSummit 现身说法

AIGC动态4周前发布 ai-front
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如何落地AI编程和可观测智能化?怎么从 0 到 1 训练大模型?阿里多位专家出席 ArchSummit 现身说法

 

文章摘要


【关 键 词】 人工智能软件开发效率提升技术挑战

麦肯锡研究表明,生成式人工智能(AI)在软件开发中能显著提升效率,如将代码文档生成时间缩短一半,新代码生成效率加倍,以及将代码重构任务的耗时减少1/3。在ArchSummit全球架构师峰会上,阿里巴巴研究员丁宇指出,AU编程带来了革命性变化,并从全球视角探讨了开发者需求差异、AI编程工具的能力及未来发展趋势。

面对IT系统复杂性增加,AIOps成为解决运维和监控挑战的有力工具。阿里云高级算法工程师陈昆仪博士分享了如何利用智能算法优化系统异常检测和故障根因定位,以及自然语言转换为PromQL的技术。

针对基础技术架构面临的流量峰值和网络稳定性挑战,阿里云云通信架构师张松然提出利用云原生技术、微服务架构及自动化扩缩容策略构建高弹性、高性能的SMS网关

在生产力提升的同时,技术从业者需面对全新挑战。阿里云CIO产品线首席架构师黄永法提出了AI时代架构师需关注的四个关键可迁移能力及提升技巧。阿里云资深技术专家李永则分享了超大规模LLM模型在PAI平台上的最佳实践

此外,峰会邀请了腾讯、百度、网易等互联网技术大厂,以及多家头部互联网企业和机构专家,共同探讨生成式AI技术对企业未来架构的影响。ArchSummit深圳大会的议程持续更新,旨在为有兴趣的参会者提供更多详情和洞察。同时,报告推荐环节提到了关于AGI市场的最新研究报告,旨在探讨AGI的概念、技术架构、应用程度及典型案例。

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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★☆

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