1、AI武装技术团队从挑战到突破专项性能工程中心总监:victorhuang大纲 开端,焦虑 VS 使命 AI 武装技术团队的三大挑战、解决思路、成果 AI 武装技术团队的三大突破与案例开端 2019 年,分享从价值出发,技术管理痛点与正解 2020 年,健康码&腾讯会议,从强调创新到强调流程与执行 2022 年,成本!时间需要成本,出色的人需要成本 2023 年,“小团队里面的每一个人都可以发挥最大的价值”“怎么解决“精英团队”VS“价值成本”呢?”焦虑 VS 使命 焦虑:Open AI 发布会 使命:让生成式 AI 帮助每个人发挥价值AI 武装技术团队的三大障碍认知数据习惯认知:经验是突破认知
2、的第一障碍 为什么兴奋过后,大部分归于平静?AI 生成的东西不行,还有很多事情做不了 Yaml VS GPT如何突破认知 深 成立AI 先锋队 打收益范围最大的仗 打深入敌后的仗 分享经验 浅“大家都在用”的氛围,AI 闪电分享 OKR 与 OneOne 导向 AI 面试问 AI 怎么结合到你的工作打收益范围最大的仗如何突破认知 深 成立AI 先锋队 打收益范围最大的仗 打深入敌后的仗 分享经验 浅“大家都在用”的氛围,AI 闪电分享 OKR 与 OneOne 导向 AI 面试问 AI 怎么结合到你的工作深入敌后的Text2SQL 必须是私有模型 有类似的项目 Finetune,但是不支持 C
3、lickhouse 面对 CK 的大宽表 面对训练数据生成,并且数据可验证 面对 CPU推理(裁剪,性能优化,多模型组合)如何突破认知 深 成立AI 先锋队 打收益范围最大的仗 打深入敌后的仗 分享经验 浅“大家都在用”的氛围,AI 闪电分享 OKR 与 OneOne 导向 AI 面试问 AI 怎么结合到你的工作分享与培训 先锋队分享 为什么使用:AI 原住民的第一节课 AI 的本质 AI 的用途 怎么使用:Prompts&LangChain 怎么调优:Fine-tune 等等 全民闪电分享 从被动到主动 轻量化One Prompt&One Tool“都在用”的氛围 35 分钟,不要 PPT小
4、结:给 AI 的使用提供动力和目的 管理导向 先锋队 闪电演讲 培训 主动落地到提单、CR.30 场闪电分享 打个野就落地到数据中台有预谋的磨难数据都去哪里了?没流程,没数字化,没数据 用例、缺陷也许数字化了 但测试过程呢?销售打单说话内容呢?SQL/SQL 修正/优化的记录呢?数据有,但是没有饲养的意识 案例:绩效面谈时候的迷思数据从哪里来典型:流程-数字化-数据,数据去训练模型临时抱佛脚二手数据:SQL 训练集GPT 先用起来,记录用户使用的数据逆向 GPT 的数据集,LangChain全自动化行政命令50100 条数据精修数据收集,然后 LangChain 泛化PPT markdown
5、化+HyperDeck饲养数据脑暴并利用LangChain自动化生成数据饲养数据 每日 wiki 知识库入向量数据库 闪电分享,提供验证的动力小结:焦虑的 AI,安稳的数据 数据是重要的 全自动化生产的数据更重要 全自动化生产的高质量的数据更更重要好东西也不用,还因为“习惯”GPT4 已经是很高质量的模型了 Prompt基本上无处不在 认为 GPT4 很厉害VS 直觉和经验用起来更就手面向“价值”多走一公里 性能优化给优化patch 缺陷给根因分析 性能测评要给售前弹药VS习惯“价值”只在自己的领域范围 性能优化只给建议 缺陷只给重现步骤 性能测评只给售前数据不改变习惯的方法需求设计代码研发编
6、译集成测试调试发布运维文档数据需求文档概要设计UML质量日报测试用例测试日报项目周报运维报告监控日报故障案例流程数据创建时间、修改时间、评估时间.五层九维、波特五力新增代码量代码CR编译耗时成功率代码diff&log监控数据测试结果基线数据过程数据监控数据业务数据用户行为数据行为交互数据思维导图、文档、Figma、Processon操作数据IDE编码数据CI工具链配置数据TAPD,模拟器,监控、压力、故障注入配置和操作数据监控、运维CD 工具链配置和操作数据Fibona 案例演示-多线索归因分析-缺陷解决方案直出小结:伴生平台来渗透AI 使用的习惯更进一