aiXcoder 代码大模型在企业的应用实践-李力行.pdf

1、aiXcoderaiXcoder代码大模型在企业的应用实践代码大模型在企业的应用实践aiXcoder COO/李力行目录：目录：CONTENTS01智能化软件智能化软件研发的发展研发的发展02基于基于aiXcoderaiXcoder代码大模型的智能化软件开发系统代码大模型的智能化软件开发系统04未来展望未来展望03企业落地应用及案例企业落地应用及案例人工智能与软件人工智能与软件工程工程人工智能人工智能软件工程软件工程智能化智能化软件工程软件工程智能软件智能软件工程工程Pre-trained ModelsLarge Language ModelsClaudeLLaMAGPTBard/Gemini

2、Deep Neural NetworksRNNsequential CNN语言模型的语言模型的发展发展基于深度神经基于深度神经网络的代码表示与网络的代码表示与代码生成代码生成Lili Lili MouMou,Ge,Ge LiLi,Yuxuan,Yuxuan LiuLiu,Hao,Hao PengPeng,Zhi,Zhi JinJin,YanYan Xu,Lu Xu,Lu Zhang,Zhang,arXiv preprint arXiv:1409.3358,2014.Lili Lili MouMou,Ge,Ge LiLi,Yuxuan,Yuxuan LiuLiu,Hao,Hao PengPeng

3、,Zhi,Zhi JinJin,YanYan Xu,Lu Xu,Lu Zhang,Zhang,arXiv preprint,arXiv:1510.07211,2015.基于预训练模型的代码基于预训练模型的代码补全补全ASE 2020 the First Paper on Pre-training based Code Completion.TheThe first pre-trainingfirst pre-training basedbased DeepDeep NeuralNeural Netware architecture Netware architecture on Codeon

4、Code CompletionCompletion taskstasks.基于大模型的代码生成基于大模型的代码生成智能开发工具：对个人开发者的影响智能开发工具：对个人开发者的影响26%26%4 44%4%30%30%AIAI开发工具使用情况开发工具使用情况计划尝试使用正在使用其他77%77%23%23%将将AIAI工具作为开发工作的一部分工具作为开发工作的一部分赞成其他77%的人赞成使用AI工具作为其开发工作流程的一部分58%58%42%42%对对AIAI输出准确性的信任度输出准确性的信任度其他相信70%70%的开发者已经在开发过程中使用或计划使用AI工具42%42%的开发者相信其开发工作流程

5、中使用的AI工具输出的准确性47.40%33.70%41.50%27.40%27.90%37.40%学习速度学习速度效率效率生产力生产力AI开发工具的优势开发工具的优势专业开发人员专业开发人员学习编码的开发人员学习编码的开发人员70%70%的开发者的开发者已经使用或计划使用已经使用或计划使用AIAI开发工具，并将其作为工作流程的一部分开发工具，并将其作为工作流程的一部分智能开发工具：企业的态度智能开发工具：企业的态度 国内绝大多数（国内绝大多数（68%68%）软件研发团队积极关注和拥抱大模型，开始使用或积极使用软件研发团队积极关注和拥抱大模型，开始使用或积极使用国内软件研发团队对大模型的态度

6、软件研发团队最想借助大模型生成代码，提升研发效率软件研发团队最想借助大模型生成代码，提升研发效率国内团队想借助大模型发挥哪些方面的价值？代码生成代码生成 搜索答疑搜索答疑 代码检查代码检查 代码解释代码解释 代码注释代码注释 2023软件研发应用大模型国内现状调查报告目录：目录：CONTENTS01智能化软件研发的发展智能化软件研发的发展02基于基于aiXcoderaiXcoder代码大模型的智能化软件开发系统代码大模型的智能化软件开发系统04未来展望未来展望03企业落地应用及案例企业落地应用及案例通用大模型的代码生成通用大模型的代码生成能力能力 当前，通用大模型采用处理自然语言的方式来处理代