2023年AIGC浪潮下的研发效能提升之道(附下载)
今天分享的是：2023年AIGC浪潮下的研发效能提升之道
去年以来，以chatGPT为代表的AI大模型火爆出圈，并掀起了一场全领域的效率革命。软件开发亦在其中。
在软件开发中，大模型的应用越来越广泛。凭借强大的表示能力和泛化性能，大模型正在催生软件工程的新范式，作为催化剂和创新引擎正在开启软件研发和创新效能的倍增，甚至带来指数级提升的可能。
在自然语言处理领域，OpenAl的GPT系列模型具有强大的语言生成和推理能力，被广泛应用于文本生成、对话系统、机器翻译等领域。在图像识别领域，Google的ViT模型通过将图像分割为小块并使用Transformer进行处理，大大提高了图像识别的准确率。此外，大模型在推荐系统、智能客服、自动驾驶等许多其他领域也有着广泛应用。
目前，越来越多的企业开始在实际的研发工作中，结合A工具与LLM增强软件开发在设计、需求、测试、发布和运维等各个环节中的能力，提高质量和效率。
在字节跳动，大模型生成单元测试已经在实际业务中落地。字节跳动智能服务团队通过任务微调、强化学习等技术提升语言模型的单元测试生成语法正确率和分支覆盖率。经过测试，他们的基于Bloom70亿参数模型的生成效果不弱于通用版ChatGPT的水平，并且在低端显卡上的推理时延只有ChatGPT的25%。且目前大模型单元测试生成分支覆盖率在实际项目中达到56%，同时在抖音的Android、i0s双端落地，问题有效性达到80%，修复率65%。
在微软，下一代跨平台软件测试基础设施Hydra Lab接入了LLM(Azure OpenAl ser-vice)，以提高在测试结果分析、探索性测试和测试用例生成方面的能力。将智能化引入Hydra Lab，可以看到一些自动化生成测试用例的模块、方案以及prompt。工程化和智能化是HydraLab的关键词，而工程化是智能化赋能的基础。
大模型技术的发展为软件开发范式带来了更多可能性，有受访专家对InfoQ表示，大模型将对研发的模式产生颠覆性的改变。但这一改变是一个持续渐进的过程，可能在三年、五年，甚至是十年后发生。随着大模型的不断发展和进化，对于研发工作流的影响程度会逐渐加深加强。对于身处其中的开发者而言，需要拥抱变化，并结合自身实际所需找到切入点，让大模型为己所用。此外，还需要多关注开源方案和数据集。同时也需要认识到大模型存在的潜在问题和限制，合理地使用它。
报告共计：175页
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