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- 最后更新:11-25
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陈纯表示,高质量发展离不开新质生产力的支撑,而计算,无疑是新质生产力的核心与灵魂,希望行业精英共同探讨计算领域的新技术、新趋势,为新质生产力的培育与发展贡献力量。
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北京大学教授、中国科学院院士梅宏则回顾了软件自动化的发展历程,并探讨了当前AI发展对软件工程带来的挑战。“大数据和深度学习的结合远超预期,但仍面临诸多挑战。过去十年,我们团队在深度学习+软件工程方面进行了探索,在AI辅助代码生成或补全代码方面取得了一些原创成果。”梅宏说,但大语言模型在代码生成领域的应用仍受限,如对程序语言结构和语义的支持不足,代码数据资源特别是私域代码数据的获取和使用方面也面临很多困难。
“我认为当前大语言模型的技术路径并不适合程序代码的处理和生成,需要结合已有的软件工程技术和知识。”在梅宏看来,虽然大数据+深度学习提供了强大的资源和分析手段,但单靠这些还难以实现软件自动化。“软件承载着人类文明,必须牢牢掌控在人类手中,AI应作为辅助工具而非替代人类的‘软件开发者’。”他强调。
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