百度关于大模型在研发领域落地的深度思考

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导读   今天的主题是探讨大模型技术在研发领域的发展及应用。众所周知，大模型在编写代码方面已有很多实际应用案例，除了辅助性工作外，我们是否可以利用这一技术更大规模地改变我们的工作流程，或者更彻底地改变某些关键环节的做法呢？ 今天的介绍会围绕下面四点展开： 1.  智能研发工具的发展 2.  企业落地经验 3.   开发者实践 4.  问答环节 分享嘉宾｜ 张立理 百度 百度前端架构师、百度技术组织委员会 Web 方向负责人   编辑整理｜ 谢倩倩 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 智能研发工具的发展 首先来看一下智能研发工具的发展历程和方向。 1. 智能化的发展背景与落地诉求 早期的智能化工具，如 GitHub 的 Copilot 工具，大约在两年半前推出。最初，Copilot 的主要功能是在开发者编写代码时提供自动补全建议。随着时间的发展，其 ………………………………