主要观点总结
本文主要介绍了蚂蚁集团的代码大模型应用项目CodeFuse，包括其在推动研发效能提升中的角色，创新技术突破，以及面临的挑战和解决方案等。同时，也涉及CodeFuse在蚂蚁集团研发全生命周期中的具体应用，如集成到研发流程中的代码补全、智能问答等功能，以及如何利用内部知识库增强CodeFuse性能的措施和数据质量与模型训练的平衡问题。此外，本文还介绍了嘉宾肖斌对CodeFuse未来的期待和行业启示。
关键观点总结
关键观点1: CodeFuse作为代码大模型在垂直领域落地的实践，推动蚂蚁集团整体研发效能的提升。
肖斌分享了CodeFuse在蚂蚁集团的应用和其对研发流程的影响，包括其在提高代码编写速度、降低重复工作和编码门槛等方面的作用。
关键观点2: CodeFuse在构建过程中的技术挑战和创新突破。
肖斌提到了在构建CodeFuse过程中遇到的技术挑战，如应对大模型实时应用中的性能需求，以及解决模型幻觉问题。同时，他也介绍了CodeFuse的创新技术突破，如自适应语法粒度的代码块生成技术和跨文件跨仓库的上下文代码理解与补全。
关键观点3: CodeFuse如何利用内部知识库增强性能，以及数据质量与模型训练的平衡。
肖斌解释了CodeFuse如何通过程序分析、质量模型筛选高质量代码数据，结合蚂蚁集团的安全能力对训练数据进行清洗，以及通过用户反馈对模型进行强化学习。
关键观点4: CodeFuse对未来研发效能的期待和行业启示。
肖斌展望了CodeFuse的未来，包括将其覆盖到非研发人员，为代码大模型在研发领域的落地铺平道路，以及在开源社区的贡献。
文章预览
嘉宾 | 肖斌
编辑 | 李忠良 代码大模型被视为大模型在垂直领域落地的“低垂果实”，各大互联网公司如今纷纷推出了自家的解决方案。然而，落地的过程真的如想象中简单吗？在既有的技术平台上，代码大模型该如何改造和升级？Devin 工程师提出的研发模式革新，又是如何从零开始结合现有能力构建的？ 在蚂蚁集团，CodeFuse 代码大模型自落地以来已逾一年，它如何推动了蚂蚁集团整体研发效能的提升？在即将举行的 QCon 上海大会上，我们特别邀请了蚂蚁集团技术专家肖斌为大家分享他在这一领域的见解。 在会前采访中，肖斌深入探讨了 CodeFuse 的创新、挑战以及它对研发流程的深远影响。以下是采访内容，期待您阅读后收获新的启发。 此外，在本届 QCon 上海大会，我们特别策划了《AI 重塑技术工作流程》专题。来自百度、字节、华为、蚂
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