智能编码助手背后的大模型技术实践和探索

主题介绍：
代码能力是大模型的核心能力，基于大模型打造的智能编码助手（Code Copilot）是当前大模型应用的核心方向之一，极大的提高了编程效率，并快速推动整个软件工程智能化的发展。
通义灵码是阿里巴巴通义实验室和阿里云联合推出的智能编码助手，提供单文件及跨文件的行级和函数级代码续写、单元测试生成、代码优化、注释生成、研发智能问答等能力，支持200+编程语言，并针对Java、Python、Go、C/C++、JS/TS、C#、PHP 等数十种主流编程语言做了深度优化。产品兼容 VS Code、Jetbrains IDEs 及多种远程开发场景。本次分享将介绍通义灵码建设过程中遇到的难题以及相应的大模型解决方案。

主题大纲：
1. 代码智能大图
1）人类和机器是智能化时代的两大主体
2）通义灵码智能编码助手的整体大图
2. 代码大模型
1）代码大模型的发展路线
2）如何训练好的代码大模型
3. 代码生成技术
1）代码生成的场景和难点
2）文件级代码补全生成
3）项目级代码补全生成
4. 软件工程全链路智能化
1）软件工程全链路智能化的难点
2）核心环节的智能化进展
5. 总结与展望
1）Code Agent
2）自然语言编程

演讲人介绍：
毕业于清华大学，阿里巴巴通义实验室资深算法专家，研究方向为大模型、代码智能、对话智能 及 AI Agents 等。打造了通义灵码（智能编码助手）、通义晓蜜（智能客服）、通义听悟（工作学习AI助手）、阿里云百炼（大模型应用平台）、钉钉魔法棒（智能办公）等大模型技术和应用。2020年以来，围绕预训练、对话、代码、大模型等方向发表60+篇国际顶会论文（ACL/EMNLP/AAAI/NeurIPS等）。