探索 Copilot 创新实践：腾讯、字节跳动、PingCAP 与第四范式共聚 AICon

[2024-04-25 17:54] 来源：网络整理编辑：肥义阅读量：5813 会员投稿

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导读： 在这个技术日新月异的时代，人工智能和机器学习正在彻底改变我们处理数据和进行业务决策的方式。尤其是大语言模型（LLM）的兴起，为多个行业带来了翻天覆地的变化。为了深入探索这些技术变革，并了解它们对业务应用的深远影响，我们精心策划了一系列高质量......

在这个技术日新月异的时代，人工智能和机器学习正在彻底改变我们处理数据和进行业务决策的方式。尤其是大语言模型（LLM）的兴起，为多个行业带来了翻天覆地的变化。为了深入探索这些技术变革，并了解它们对业务应用的深远影响，我们精心策划了一系列高质量演讲，汇聚了各领域的顶尖专家。

在即将于 5 月 17 日至 18 日举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展览中，我们特设了“Copilot 应用构建实践”专题论坛。本论坛由字节跳动 Code AI 团队的技术负责人杨萍担任出品人。我们诚邀以下四位行业专家，他们将分享在各自领域内关于大模型应用的深刻见解和实践经验。请看以下介绍：

演讲一：代码大模型对于工程理解的探索研究

我们荣幸邀请到了汪晟杰，一位在腾讯云担任产品专家，并拥有近 20 年经验的软件架构与产品管理领域专家。此前，他曾在阿里担任高级技术专家，并在 Autodesk、SAP 等知名公司担任重要技术与管理职务。在本次专题演讲中，汪晟杰将深入分享《代码大模型对于工程理解的探索研究》，解析最新版本的 GitHub Copilot 如何通过尝试 链式转换（CoT）和检索式增强生成（RAG）技术，提高对项目多文件的深层次理解和补全能力。

他的演讲将帮助我们理解 AI 如何在国内企业内部研发中被有效利用，突破开发中的瓶颈。通过他的分享，您将有机会深入了解 RAG、CoT 及 GitHub Copilot 在工程理解方面的先进探索，并掌握这些技术如何在企业内部代码依赖和业务封装中得到实际应用，以 AI 方式改变编程模式。

演讲二：代码生成 Copilot 产品的应用和演进

在大模型火热的今天，代码生成领域的进展是最为焦点的应用。我们荣幸邀请到了刘夏，字节跳动产品研发和工程架构的 Tech Lead，同时也是 Code Generation 团队的技术负责人。在本次“Copilot 应用构建实践”专题演讲中，刘夏将深入探讨基于大语言模型的代码生成技术，分享如何通过代码补全和代码编辑这两种典型的应用形态来提升业务研发效率。

他的演讲将揭示代码生成技术的当前挑战、创新的交互方式，以及未来的发展趋势。通过刘夏的专业见解，您将能够深入了解代码生成的核心概念和前沿进展，并探索如何科学地定义相关性能指标，实现软件研发方式的革新。

演讲三：Database Copilot 在数据库领域的落地

随着人工智能技术在各行各业的深入应用，智能化解决方案正在不断推动技术界限的扩展和业务流程的优化。特别是在数据库管理领域，智能工具的应用已成为提高效率和准确性的关键趋势。我们荣幸邀请到了李粒，PingCAP AI Lab 的负责人，他在推荐系统和强化学习领域拥有丰富的研究和实践经验。李粒曾开发击败围棋世界冠军的强化学习算法，目前在 PingCAP 负责推动自动驾驶数据库云的发展，并致力于 AI 技术在企业应用中的革新。在本次“Copilot 应用构建实践”专题演讲中，李粒将深入探讨 Database Copilot 在数据库领域的落地，分享如何通过 LLM 应用于数据库系统的管理、运维和诊断，以及如何利用生产环境中的业务数据来优化 Copilot 的性能。

他的分享不仅将帮助您了解 Database Copilot 的挑战和解决方案，还将探讨如何构建和优化 LLM 应用，实现数据库领域的创新。通过参与此演讲，您将能够洞见数据库技术未来的发展趋势，并掌握如何在实际业务中应用这些前沿技术。

演讲四：LLM 在 BI 场景的应用思路探索

在当今数据驱动的商业环境中，商业智能（BI）技术的不断发展正在改变企业如何洞察和利用大数据。我们非常荣幸邀请到了陈庆，第四范式的 LLM BI 方向产品负责人，他曾深度参与多个大型 toB AI 项目的落地，并是《MLOps 工程实践》的作者之一。在本次“Copilot 应用构建实践”专题演讲中，陈庆将分享《LLM 在 BI 场景的应用思路探索》。此次演讲聚焦于大型语言模型（LLM）如何通过自然语言处理（NLP）能力，简化商业智能（BI）工具的使用，从而降低技术门槛，使非技术用户也能轻松进行数据查询和分析。

他的分享将探讨 LLM 在 BI 场景下的应用难点及优化方法，以及这些技术如何帮助企业更有效地挖掘数据价值。通过陈庆的见解，您将能深入了解 LLM 的创新应用思路及其在业务智能领域的实际效益，从而开启数据驱动决策的新纪元。

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