孟总直播回看地址和PPT

    录制: AI代码行业前沿：技术革新与未来展望

    日期: 2024-10-25 13:56:14

    录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/2B6bAEP2d1

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    AI代码行业前沿：技术革新与未来展望

    讨论了AI代码开发平台的产品、技术革命和未来展望。目前，AI代码产品正处于蓬勃发展阶段，包括中安保险等平台的首席技术官燕京老师和孟志平孟总孟老师在内的多位专家在AI加代码的开发领域做出了很多贡献。会议还探讨了电子商务模式、数据流面板、高级编程语言等技术问题，以及如何通过AI提高研发效率、生成高质量代码等。此外，会议还讨论了代码生成方式的变化，包括自建模型、私有化部署等，并对不同安全级别的代码生成进行了探讨。最后，会议强调了AI在武装自己、丰富技能面、降低门槛等方面的重要性。

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    2024/10/25 13:14

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    纪要

    章节

    发言人

    话题

    智能优化版

    图形化的编程语言

    孟老师

    组件

    强化学学习

    提示工程

    中安保险

    大规模的企业实践

    产品经理

    云上

    瓶颈

    众安保险中台首席技术专家 鄢晶

    00:36

    喂刘老师喂！

    会议摘要

    按章节

    线上会议操作与AI代码行业探讨

    本次直播的主题是探讨AI代码行业的现状和未来展望。首先，主持人刘瑶介绍了直播的背景，即在24程序员节发布的AI代码开发平台产品简报。接着，主持人引出了两位嘉宾，中安保险中台首席技术专家燕京老师和孟志平老师，他们将在直播中分享在AI代码开发领域的经验和见解。最后，主持人刘瑶感谢两位老师的参与，并请他们自我介绍。

    中安保险与互联网金融保险

    主要介绍了中安保险和众安保险的业务特点和技术投入，以及AIGC的应用探索。中安保险偏向于电子商务模式，通过线上交易和互联网渠道推出保险服务。众安保险提供基础设施和微服务架构，探索AI结合业务、产业和企业内部运营的可能性。此外，还介绍了一个名为ivx的产品，它是一种图形化编程语言，旨在通过组件编程和数据流面板来组织逻辑，实现自动生成代码等功能。

    AI编程的发展与应用

    讨论了AI编程的发展程度和未来趋势。目前AI在软件工程中的应用形式有多种，如G copilot作为副驾驶提升传统软件工程效果，以及通过AI生成传统代码。未来，AI可能进一步发展到从需求理解到代码生成，甚至只通过自然语言描述就能完成业务系统的落地。目前，AI在编程领域的应用还不足以取代程序员，但未来可能会越来越接近于人理解的语言。

    AI在编程领域的应用与演进

    讨论了孟老师产品在网格程序员命方向的发展，以及AI在编程中的应用。提到了AI技术路线的演进，从副驾驶到结对编程再到AI生成代码。同时，大模型在AI中的重要性得到了强调。此外，还讨论了AI工具在分类预测、NLP等方面的应用，以及大模型在泛化能力和超长上下文理解方面的优势。最后，孟老师分享了自己在编程领域的17年经验，并对当前的进展和变化进行了阐述。

    编程学习的挑战与解决方案

    讨论了编程的难点和挑战，包括代码生成、调试、运行、自然语言的精准描述等问题。为了应对这些问题，提出了采用图形化编程语言的方式，通过机器学习来表达和解决问题。同时，也指出了当前编程的复杂性和繁琐性，以及前端和后端框架的多样性，认为即使学习了所有代码，也难以满足实际需求。因此，需要强化学习和底层算法的更新，以应对编程的挑战。

    AI在编程中的应用与挑战

    主要讨论了AI编程的现状和未来发展趋势。目前，AI编程主要是帮助程序员提高效率，但并没有改变学习编程的起点。未来，随着基础算法和新的编程方式的提升，AI可能能够在十年内较好地完成应用开发。此外，通过图形化编程语言，可以让AI快速迭代和进步。同时，AI的发展也为开发者提供了更多的便利，如在浏览器中进行操作等。

    AI工具在编程开发中的应用

    讨论了AI在代码生成、代码补全、代码重构、单单元测试审查、日志生成等方面的应用，以及如何帮助程序员提高开发效率。同时，也探讨了AI与程序员的融合问题，以及996工作制与AI的关系。会议认为，AI的发展可能会对程序员产生影响，但具体的影响程度取决于AI的发展程度。总之，历史的车轮会向前滚动，我们不必过于焦虑。

    AI在产品开发中的应用与挑战

    讨论了人工智能在商业机会和底层技术延伸方面的应用，以及在企业级编程中的应用。虽然AI可以帮助完成一些优秀的项目，但在复杂的大规模企业级应用方面仍有较大距离。目前，高级编程语言仍然是解决高可用、高并发、可扩展和跨团队协作等问题的最佳选择。因此，AI应作为介质，帮助专业程序员产生高质量、快速交付的代码。

    AI提升代码生成质量与效率

    主要讨论了如何提升代码生成质量以提高研发效率。首先，要确保生成的代码质量高，能够理解需求并符合工程需要。为此，可以采用优秀的大模型底座，如Cloud35，通过大量优秀语料训练，持续迭代升级，使生成的代码质量更高、架构更合理。其次，要让生成的代码符合企业内部规范和安全性要求，结合大语言模型的推理能力，生成符合企业需要的代码。此外，还可以通过辅助或结对编程的形式，让AI生成高质量的代码，尽量避免修改。

    企业级开发与代码安全问题

    讨论了代码工具、代码质量、产品形态和质量问题，以及代码安全问题。闫总分享了企业级开发的经验，燕老师探讨了企业如何使用大模型进行AI辅助编程，并关注了代码安全问题。叶老师提到了SaaS产品的挑战，如工程感知能力不足可能导致代码安全问题。孟老师分享了自己在云服务方面的实践，如使用GPTO one进行图书馆管理系统开发，发现大模型在模块开发方面没有问题。

    AI模型安全性的挑战与应对

    讨论了AI模型的安全性问题，指出AI模型难以检查自身错误，且可能出现多个错误点。为降低风险，建议将模型分散，使用成熟组件，并尽量简化逻辑。同时，AI模型可以自动检测错误，有助于降低风险。此外，讨论了代码训练的问题，指出目前开源的AI模型已经覆盖了大部分与代码相关的项目，因此公司可能需要考虑使用自有的模型或工具。

    AI代码训练与安全问题

    讨论了AI训练和代码共享的问题，指出目前AI训练的瓶颈较大，难以实现代码共享。同时，提到了安全问题，如数据跨境、敏感信息等，建议国内企业用户不要使用可用于企业的研发行为。此外，讨论了安全级别，提出最低等级可能使用海外产品，而高一点级别可以选用国内商用模型。

    AI时代下的代码安全与职业规划

    讨论了代码安全性的问题，建议企业与三方厂商签署不训练、不存储等补充协议，以规避代码流向云商后被用于三方用途。同时，内部需要构建一些策略来对代码中的敏感信息进行脱敏处理。此外，会议还探讨了AI编码时代下，如何与AI工具和技术自处，以及是否需要调整职业规划等问题。讲者认为，面对新技术，应该积极拥抱，而不是逃避。

    探索模型边界与图形化编程应用

    主要讲述了如何更好地利用大模型，了解其边界，并将其应用于学习和工作中。讲者认为，如果小时候就能使用大模型，知识含金量会更高，学习速度也会更快。大模型可以帮助解决语言障碍、数学公式等问题，提升学习能力。讲者鼓励大家利用大模型，结合自身产品，站在巨人的肩膀上，实现自动化编程等目标。自动化编程是不可避免的趋势，就像自动驾驶一样。

    AI在各个领域的应用与影响

    这段内容主要讲述了AI在各个领域的应用，包括编程、化学、医学等。讲者认为，AI是一种可以广泛应用于各领域的工具，人们应该拥抱AI，善于利用它来武装自己。随着新兴技术的产生和爆发，各行各业都会受到影响，技能要求也会发生变化。因此，无论是哪个职能的人，都应该积极学习和使用AI工具。

    AI技术对岗位影响的深度解析

    讨论了新兴技术对岗位和能力模型的影响，以及AI在代码生成、绘画、创作等领域中的应用。通过AI武装自己，可以提高效率，降低技能门槛。同时，建议产品经理、学生和已有企业的程序员利用AI丰富技能面，提高效率。最后，感谢甲子光年直播的各位朋友，期待下次再聊代码行业的问题。

    会议待办

    暂无待办事项

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