10项将立即实施的紧急政策包括：调整债务结构；保护中小企业免受外部竞争，特别是来自外国在线平台的不公平竞争，并设立配对基金；降低能源和公共事业费用；将未纳税经济和“地下经济”纳入税收体系；推动数字钱包项目落实；恢复“泰国厨房迈向世界”项目；加强旅游推广；打击毒品犯罪；打击网络犯罪；增加社会福利。
今天分享的是：黄金：大语言模型在软件研发提效场景的应用与落地
报告共计：32页
该文档主要探讨大语言模型在软件研发提效场景的应用与落地，包括其在研发领域的现状、提升研发效率的逻辑、企业内部落地的考量、具体落地场景及未来思考等方面。
1. 大语言模型在研发领域的崛起
- 模型与提示工程：大语言模型基于大量数据预训练，底层由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。提示工程用于引导模型生成所需输出。
- 应用现状与前景：自2022年GitHub Copilot发布，众多AI工具涉足软件开发各阶段，从测试走向生产。预计2024年全球软件开发人员数量增长，研发场景有提升空间，如团队效能提升等。
2. LLM提升研发效率的逻辑
- 研发效能度量：通过变更提前期、变更失败率、平均恢复时间等指标度量研发效能，但研发效能受多因素影响，价值认可很重要。
- 对研发效能影响：LLM在研发效率、质量、成本、人员能力方面有直接和间接提效作用，如自动生成代码、检测错误、降低技术门槛等。
3. LLM在企业内部的落地
- 企业知识上下文：通用大模型缺乏企业相关知识，上下文质量影响输出，选择场景需考虑成本、发生频次等，应从高价值环节提效，如事务性、单系统、单人场景。
- 落地流程：确定工序，选择合适模型，进行效果评估、部署发布、提示词工程、微调与迭代，结合用户交互提升效果，落地场景包括辅助编码、测试用例生成、代码Review、运维助手、API问答等。
4. 未来思考：首个AI软件工程师Devin的出现引发关注，模型能力增强，多模态模型进展显著，未来有望实现端到端解决软件研发任务。
以下为报告节选内容
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