专场出品人:茹炳晟 
腾讯Tech Lead、腾讯研究院特约研究员
中国计算机学会(CCF)TF研发效能SIG主席,“软件研发效能度量规范“标准核心编写专家,中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家,中国通信标准化协会TC608云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长,腾讯云、阿里云、华为云最具价值专家,年度IT图书最具影响力作者,多本技术畅销书作者,著作有《测试工程师全栈技术进阶与实践》《现代软件测试技术之美》《软件研发效能提升之美》《高效自动化测试平台:设计与开发实战》《软件研发效能提升实践》《软件研发效能权威指南》《多模态大模型技术原理与实战》,译作有《持续架构实践》《现代软件工程》《精益DevOps》《基础设施即代码-模型驱动的DevOps》和《DevOps实践指南(第2版)》等,国内外各大技术峰会的联席主席,出品人和Keynote演讲嘉宾。公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人。
专场:软件研发中的Copilot模式与实践
当今软件开发领域的一项革命性技术——Copilot模式,正在改变着开发者们的工作方式和效率。软件研发领域的Copilot模式是一种基于人工智能的协作模式,通过与开发者共同工作来提供实时建议、自动生成代码片段和提供文档支持。本专题将重点关注Copilot模式在软件开发中的应用,探讨其如何提升开发效率、减少重复劳动,并讨论其对开发者创造力和工作流程的影响。

我们将分享Copilot模式的最佳实践,探讨其在不同开发场景下的应用策略,并深入剖析其优势与局限性。通过案例分析和专家观点,我们将帮助开发者更好地理解和运用Copilot模式,从而提升他们的开发能力和项目质量。
张涛
代码大模型的落地实践与产品应用
商汤科技 Copilot 应用技术负责人
毕业于北京邮电大学通信工程专业,拥有16年先进技术的工程应用经验,先后在视频通信,计算机视觉,CV异构推理框架,大语言模型应用等领域,主导过大型软件架构的设计和研发工作。现专注于 AI 应用产品的研发,带领团队开发上线了商汤 AI Native 生产力系列工具「代码小浣熊」和「办公小浣熊」,已为十余万开发者提供了数亿次编程辅助服务。
代码大模型与语言大模型相比,无论是在使用场景,上下文组织,还是任务范式,解决方案等各个层面,都有着巨大的差别。在这一主题分享中,我们将从基础大模型出发,探索通往实用代码大模型的演进道路。同时,也将结合 RAG、Agent 等前沿 AI 应用方式,分享代码大模型的应用解决方案,以及在代码产品研发过程中的工程实践经验。

听众收益

1. 了解大模型的底层技术实现和原理
2. 了解现阶段大模型的能力边界和落地场景
3. 了解如何借助大模型工具在软件开发领域进行提效
邓范鑫
大模型时代无代码平台的发展趋势
字节跳动 飞书多维表格AI技术负责人
飞书多维表格AI技术负责人,微信公众号『深度学习』主理人,近十年主要从事各类AI技术的应用落地工作,曾在阿里神经符号实验室参与通用智能架构设计工作。目前在飞书的主要工作是大模型及智能体技术在办公场景内的模型研发、前沿探索和AI应用落地。
本演讲主要从飞书多维表格这款国内无代码赛道的引领者实践出发,回顾软件工程到无代码赛道的发展历史,成立根基,进一步分析大模型技术如何改变整个产品格局、技术栈的变化,进一步预测软件工程趋势和无代码平台的技术发展趋势。

本演讲将首次提出多个新颖的概念和思考链路径、提出低代码平台消亡的趋势,无代码平台的产品形态和产品格局都将发生巨变,软件工程将重新适应AI技术进行技术栈的重塑以适应新的产品形态。

演讲中几个亮点一瞥:
1. 将分享多维表格在新的技术方向下工程架构、技术栈的变化和趋势。
2. 将会基于鼠标之父Doug Engelbart提出人类智能进化的四个阶段追加第五个阶段。
3. 将会从智能体视角分析现在的智能体平台、垂直智能体、RPA、无代码赛道、软件工程、低代码平台走向融合的趋势。
4. 将会提出一个全新的产品格局预测,指出当前无代码平台最大的威胁和潜在竞争对手在哪里。

听众收益
  1. 1. 本演讲是作者近期重要思考成果的结晶,具有一定的战略参考价值。
  2. 2. 本演讲是飞书多维表格两年来在AI方向的实践和探索成果的分析,具有较强的行业参考价值。
  3. 3. 本演讲将对智能体和办公场景等与无代码方向紧密相关的方向进行深入分析,让与会者对未来的产品格局进行预判,从而调整其应关注的技术趋势。
张驰
基于用户界面(GUI)的智能体研究与应用
腾讯  AI研究科学家
现就职于腾讯公司担任研究科学家。2021年博士毕业于新加坡南洋理工大学计算机学院。他的博士研究课题专注于高效低成本的机器学习和计算机视觉算法,目前的研究方向是大模型时代下的多模态模型与AIGC模型。曾在CVPR、ICCV、NeurIPS、TPAMI等顶级国际会议期刊上发表多篇学术论文。入选美国斯坦福大学发布的《2023全球前2%顶尖科学家榜单》。
随着大型语言模型的迅速发展,大型模型代理(Agent)的概念变得日益重要。这些代理旨在利用大型模型的强大能力来协助人类完成各种复杂任务,甚至能够独立执行任务。其中,基于图形用户界面(GUI)的Agent研究,如AppAgent,近来备受关注。该研究方向旨在设计代理程序直接操作人类用户界面以实现软件功能。本文将介绍这一方向的原理、底层逻辑、能力边界、研发成本以及训练学习方式。同时,还将探讨这一方向对于实现通用人工智能(AGI)、数字员工和超级助手等概念的挑战和可行性。

听众收益
了解前沿AI的研究方向和应用价值
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