目录
一、前言
"本次论坛汇聚行业专家，探讨了编程领域如何融合AI技术，并预见了未来的发展趋势。专家们强调了AI对编程带来的深刻影响，指出编程概念与工作方式正经历变革，AI虽不能完全取代程序员，但能辅助提高开发效率，解决复杂问题。论坛还涵盖了AI在云技术、移动应用开发等领域的应用，讨论了其对就业市场的潜在影响。总体而言，AI编程为编程领域带来了新的机遇和挑战，要求程序员持续学习新技能以适应AI时代，体现了在AI辅助下的编程工作正向着更加高效、创新的方向发展。"
二、AI如何赋能
AI编程与未来技术论坛
本次论坛聚焦于编程概念的演变、AI技术对编程行业的影响以及未来的编程趋势。从传统的MVC模式到移动应用开发、云环境的兴起，再到AI时代编程能力的变革，论坛探讨了程序员角色的转变和AI技术对编程领域带来的挑战与机遇。论坛强调实践的重要性，并通过演讲、圆桌讨论及动手实验等环节，旨在降低编程门槛，让更多人能够理解和参与编程，推动AI编程的普及和创新。
利用AI辅助编程：从GitHub Copilot到Chat的应用与实践
分享者讨论了如何利用人工智能（AI）辅助编程，特别提到了GitHub Copilot及其聊天功能在不同编程环境中的应用。他指出，AI工具如Copilot不仅能在本地IDE中提供代码补全和生成功能，还能在企业级场景中赋能开发者。此外，通过GitHub Copilot Chat，开发者可以与AI进行互动，讨论需求、代码优化和项目架构，从而提升编程效率和协作性。分享者还强调了AI在命令行界面中的应用，使非计算机专业人员也能通过与AI互动来解决编程问题，增强了编程的便捷性和体验感。
如何有效利用AI提升代码编写效率
对话围绕如何通过AI，特别是GitHub Copilot，来优化代码编写效率展开。讨论了使用提示词来提高AI回复的精准度，以及如何减少迭代过程中的无效重复，强调了在实际应用中遇到的挑战和技巧。此外，还提到了GitHub Copilot的免费使用额度和教育用户优惠政策，以及市场上其他AI产品的对比和挑战。
GitHub Copilot AI功能增强与应用演示
在最近的更新中，GitHub Copilot提升了其AI效能，增强了代码修改和生成能力。用户可以通过连续按Tab键利用AI智能感知并修改代码，同时，Copilot现在支持更多模式，如编辑者模式，能关联不同文件并快速生成逻辑性代码。此外，A准模式允许用户仅凭需求图片或文档生成相关项目代码，甚至执行SQL脚本。Copilot还新增了图像分析功能，并支持多种模型，包括GPTA4O和第三方模型，以适应不同的业务场景。演示视频展示了如何在Copilot界面中使用提示词完成项目构建，以及如何共享提示词以提高团队协作效率。
使用Copilot Agent进行智能模型选择与设计
讨论了通过Copilot Agent在GitHub上选择和使用不同的AI模型，特别是A准模式和four o模型，以快速根据图片启动项目。此外，提到了如何设定agent的响应次数，以及在编辑模式下选择agent模式和AI智能代理来完成工作，特别指出在处理图片时，通常选择单一的a for o模型进行支持。
利用AI技术快速构建项目界面
通过上传一张包含界面设计的图片，使用AI技术自动分析并生成相应的项目代码和结构，包括前端和后端。用户仅需通过自然语言描述需求，AI就能调整和优化界面布局，简化传统开发流程，使项目构建更加高效快捷。
利用AI和大模型优化前端开发与RAG应用
讨论了如何使用AI和大模型简化前端页面的调整和适配工作，以及如何通过GitHub的copilot和model服务，无需深入代码知识即可接入大模型进行RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的开发。通过指定特定代码文档，AI能够生成相应的操作代码，实现与大模型的聊天功能，从而优化前端开发流程。
AI赋能编程：提升开发效率与创新
本次分享讨论了如何利用AI技术，特别是通过自动化代码生成和优化，来提高编程效率和创新。通过演示如何快速创建一个能与模型交互的聊天应用，展示了AI在帮助开发者减少重复劳动、加速开发流程中的巨大潜力。此外，分享还强调了在AI时代，编程工作不仅局限于传统的逻辑编码，更多涉及AI训练、调度等更广泛的工程领域。因此，未来开发工作将更多地依赖于AI平台和开发工具，以实现更高效和创新的项目实施。
CIG installed业务线：一体化开发与AI赋能平台
CIG installed业务线自2023年3月启动，旨在为用户提供从项目开发、部署到运维的一体化平台，降低项目初期的复杂度。通过集成AI功能，帮助用户简化从项目搭建到编码、测试、部署的流程。用户可在应用市场选择模板，在线IDE中编辑，并利用AI对话功能附加知识库。此外，平台提供GPU算力租赁，支持私有化大模型部署，以及一键部署和自定义域名功能，实现成品在公网的开放。
AI赋能软件开发：满足不同用户需求的创新解决方案
随着AI技术的发展，软件行业的交互方式正在变革。为了满足职业开发者、初学者和完全不懂代码的用户的不同需求，开发了一款集成AI功能的产品。该产品通过提供一键启动的开发环境、自动代码生成、一键部署等功能，帮助职业开发者节省时间，专注于业务逻辑开发；为初学者提供学习和实践的机会；并允许完全不懂代码的用户通过自然语言对话定制自己的应用。这种解决方案旨在简化传统软件开发的复杂流程，使各类用户都能轻松创建和部署应用程序。
基于云容器的开发环境与一键部署解决方案
该方案通过提供集成的云容器环境，使用户能够通过简单的鼠标点击和对话完成原本复杂的多步骤开发工作。环境包括免费的两核4G云容器，内置常见开发语言和PaaS服务，如MySQL和Redis，以及基于VS Code的Web IDE。用户可在IDE区域进行代码生成、补全和bug修复，而在chat区域则可整合项目文档、API链接和AI辅助，利用庞大的资源库解决编程问题。一键部署功能简化了应用上线流程，自动完成编译、集成和域名配置，使用户仅需关注代码编写。此外，市场制品库提供预设项目模板，进一步降低开发门槛。方案还包含GPU算力租赁服务，满足AI学习和开发需求，按需付费，降低了个人和小型团队的硬件成本。
AI编程工具与华为桌面ID合作及功能介绍
该对话介绍了一款与华为合作的桌面ID，着重于AI编程工具的发展和应用。从2023年开始，AI编程持续发展，通过不同产品如插件、web应用和桌面端应用，覆盖了用户的编程需求，包括代码生成、代码理解、问题修复和知识问答等场景。特别提到了代码生成、智能问答和应用市场等功能，以及与Class和Vessel Open插件市场的合作，旨在提供从桌面端到web端的全流程开发平台。
基于AI的代码生成与编辑技术详解
讨论了基于前后端和向量库的ASD依法召回技术，以及在项目上下文召回中如何处理文本和promote的策略。通过模型路由整合不同AI模型的能力，根据问题的复杂程度选择合适的模型进行推理。内容生成后进行清洗、敏感词过滤和代码结构化，通过快捷键实现代码补全。此外，介绍了composer功能，支持用户通过单一指令完成多个文件修改或项目创建，包括文件的创建、修改以及功能实现。还探讨了通过图片生成网页或小程序的能力，以及用户意图理解在不同场景下的路由选择。
多模态交互与智能项目创建流程优化
讨论了在项目创建过程中，如何通过多模态交互（包括自然语言、图像和语音）和多模型、多agent的配合来优化执行流程。强调了上下文的重要性，无论是项目上下文、文件上下文还是知识库上下文，并介绍了通过多路径的汕尾召回和多上下文召回来提升执行效率。此外，还提到了Deep Seek等技术在降低成本、保证生成质量持续优化方面的作用，以及未来发展方向，即让用户能通过多种方式（如打字、语音、截图）生成应用。
AI大模型在项目问答及智能开发中的应用与挑战
对话讨论了在项目问答中利用AI大模型进行意图识别、信息拆分、召回和推理等核心功能，以提升用户体验，特别是在帮助新手用户快速接入业务和进行代码生成、理解及bug修复方面。此外，还提到了跨平台数据互通的重要性，以及通过自有的底层模型和上层应用支持SaaS服务和私有化部署，旨在覆盖软件研发的整个生命周期，降低开发门槛，使非专业开发者也能通过结构化语言与AI交互完成开发流程。最后，指出了当前大模型在编程领域应用中面临的挑战，如提供不准确或幻觉类答案的问题，以及期待通过AI技术的深入研究和实践来解决这些挑战。
大模型技术在企业应用中的挑战与解决方案
当前，大模型技术正迅速发展，引发了对技术应用和人才需求的深刻思考。应届毕业生面临与人工智能竞争的挑战，企业招聘时考虑应聘者能否优化或改进大模型。针对大模型在实际应用中出现的"一本正经的胡说八道"的问题，开发者提出了RAG框架，旨在约束大模型，使其输出更贴合实际工作需求。资深算法工程师分享了自己在垂直领域内利用大模型技术的经验，强调了专业角度下的技术实践和解决方案。
IG技术的概述、工作机制及应用
IG技术包括检索和增强两部分，通过检索输入信息并增强生成结果。此技术最早由Facebook于2020年提出，后在国内得到进一步发展和完善。IG技术通过向量化处理文本库，形成字典，然后通过检索和生成过程来实现其功能，类似于人类查字典的过程。IG技术在大模型训练中特别有用，可以帮助理解和生成特定领域的内容，如AI编程中的代码规范。
IG检索技术与大模型应用探讨
讨论了IG检索技术的三个阶段：解锁相关文档、检索相关信息、以及生成阶段。在解锁和生成阶段，大模型扮演着重要角色，通过词向量相似度等算法找出与输入最相似的文档。此外，根据实际工作经验，对于大模型的依赖在RIG检索中并不一定需要非常高参数量的模型，国内现有的大模型或几十GB的模型已经足够应对大部分情况。
RIG技术在AI编程中的应用及未来展望
讨论了RIG（检索与生成）技术在优化检索性能、提升图像、音频和视频检索能力等方面的应用，特别是在问答类场景和垂直领域的专业知识库中。提到了RIG技术在提升模型效率、生成质量及泛化能力方面的重要性，以及它在解决数据隐私、信息偏见和伦理问题中的作用。此外，还介绍了通过结合大模型和IG技术，如何在AI编程中实现更专业和准确的代码检索，以提高工作效率和代码质量。
IG作为人工智能学习的切入点及其在AI编程创新论坛的讨论
对话围绕IG（信息图谱）在人工智能学习中的重要性展开，强调其作为AI入门的合适切入点。讨论指出IG与现有AI能力的互补性和传承关系，通过举例说明IG在索引和强关联中的作用。进一步，对话转向全球开发者峰会AI编程创新论坛，特别是对deep seek（大模型）的成功进行了分析，认为其成功在于训练成本的降低、算法的创新以及在多种应用场景和平台上的良好表现，尤其是其在端侧（如手机、桌面、IoT）的高效运行，展示了其跨界性和在特定场景如医疗和工业的应用潜力。
AI编程与开源模型在编程领域的应用与挑战
对话围绕AI编程及开源模型在编程领域的应用展开，重点讨论了从质量、成本到社区支持等多个维度的考量。提及了在Difficult 2.0阶段，尽管与第一梯队存在一定差距，但随着技术的迭代，质量方面已达到行业领先水平，满足生产需求。同时，成本问题由于国内外成本的巨大差异，成为了选择替代方案的关键因素。此外，开源模型的社区支持和国际竞争背景也被认为是推动AI编程发展的重要因素。讨论还强调了在中文适配、用户体验以及算力成本方面的独特优势，以及AI编程未来可能在个人化助手领域的应用前景。
使用模型驱动技术提升编程效率和团队管理
对话讨论了使用模型驱动技术（如deep seek和其他模型）在编程实践中的效率提升和团队管理方式的变化。通过实际应用，参与者指出，模型驱动技术能够显著提高编程效率，特别是在理解和拆分项目框架方面，它能自动分类问题并以不同速度处理，类似人脑的思考方式。此外，技术的应用也导致了团队管理方式的变化，简化了项目流程，减少了人工参与，使得整体体验和效率明显提升。例如，在处理微信小程序等简单任务时，体验更为便捷，无需过多人工干预。
AI在编程和企业运营中的变革作用
朋友开了一家公司，仅雇用三个人，利用AI进行前端后端代码生成和项目需求处理，显著降低了人员成本并提高了效率。AI的24小时工作能力和准确性使得其在编程工作中的角色日益重要，开发人员的工作角色也从coding转向了更多产品经理和架构师的职责。此外，AI的采用率和准确率成为微软客户关注的重点，企业通过AI赋能创造新的价值，而不仅仅是考虑裁员。这种变革为企业带来了效率的显著提升和新的发展机遇。
AI在编程领域的发展与未来展望
在讨论中，参与者探讨了人工智能（AI）在编程领域的应用及其对未来的影响。他们提到AI工具，如Deep Seek和Copilot，能显著提高编程效率，但同时也强调了AI与人类合作的重要性，指出未来3到5年AI将更多地辅助人类完成编程任务，而不是取代程序员。讨论还涉及AI对编程模式的改变，预见到未来可能实现零编码，即通过与AI的交互直接实现需求。然而，对于复杂的项目，人类的专业知识和开发思维仍然是不可替代的。因此，程序员的角色可能会向架构师和产品经理转变，而AI的辅助将使编程更加高效。同时，参与者也表达了对AI技术发展的乐观态度，认为不断学习和适应新技术是避免被淘汰的关键。
AI编程与代码安全风险及未来成长空间
对话主要探讨了由AI完全编写代码可能带来的安全问题，特别是数据投毒和后门漏洞的风险。提及了在AI编程场景下，部分人通过创建虚假网站影响AI决策，以及AI在搜索代码时可能引入恶意代码的风险。为应对这些挑战，需要有专门的代码安全专业人士进行审核。此外，讨论还指出AI的发展为个人和专业领域提供了更多的成长和发展空间，强调了AI作为外脑帮助个人成长的可能性。
亚马逊云科技实践环节：Amazon Q探索实验
在本次实践环节中，参与者被引导通过二维码获取实践资料，并使用Amazon Q Developer产品进行动手实验。实验内容涉及一个填词游戏项目，旨在将理论知识转化为实际编程经验。参与者需先注册账号并验证邮箱，随后通过cloud formation构建应用，进入VS code平台进行开发。Amazon Q Developer作为编程助手，能通过自然语言生成代码和解决AWS产品使用中的问题。
Amazon Q集成到VS Code的安装与使用教程
对话详细介绍了如何将Amazon Q集成到VS Code中，包括使用免费选项、创建Amazon的Build ID账号、输入邮箱和验证码进行注册，以及如何授权访问使Amazon Q在VS Code中启用。此外，还提到了如何通过输入问题来测试Amazon Q的功能，例如询问支持的编程语言，以及其对主流编程语言（如Java、Python、JS和TS）的支持。
使用Amazon Q优化代码理解和文档生成
通过使用Amazon Q，开发者能够更有效地理解和管理代码。首先，通过解析依赖文件（如pom文件），Amazon Q能帮助不熟悉项目的人员快速了解项目的结构和版本信息。此外，对于不熟悉Java代码的开发者，Amazon Q提供了详细的代码分析功能，包括类结构、函数和方法的解释，以及代码进程和返回值的梳理。通过快捷键和右键菜单选项，开发者可以直接在代码上进行提问，Amazon Q会即时提供代码的含义和逻辑解释。这种功能特别适合跨语言开发人员，能够显著提高代码理解和文档生成的效率。无论是通过聊天框提问还是直接在代码中使用快捷键，Amazon Q都能提供详尽的代码解释，包括自动生成的代码注释，极大地简化了代码的维护和理解过程。
使用Amazon Q优化代码和README生成
讨论了在软件开发过程中，使用Amazon Q工具来优化代码逻辑和自动生成详细的README文件。强调了编写README的繁琐性和重要性，以及Amazon Q如何通过提供代码逻辑描述和修复代码错误来提高开发效率。具体示例展示了如何使用Amazon Q识别并修复代码中的逻辑错误，如非随机单词选择问题，并生成详细的代码说明。
使用Maven和Amazon Q进行代码测试与优化
对话主要围绕使用Maven和Amazon Q工具进行代码的构建、测试和优化。首先介绍了如何通过Maven verify命令运行和验证项目包，以及在运行过程中遇到端口冲突问题的解决方法。随后，详细描述了如何利用Amazon Q自动生成与代码注释相匹配的单元测试，以及如何接受和运行这些测试。此外，还提到了Amazon Q在代码规范和安全扫描方面的能力，通过扫描整个项目来识别需要改进或存在安全隐患的部分。最后，对话提及了在开发环境中进行代码升级和维护的重要性。
三、发言人讨论
发言人一
他回顾了编程领域的演变，从MVC模式到移动应用的hybrid模式，再到云计算的兴起，突显了编程概念的不断演进。他强调，随着AI的发展，编程行业正面临革新，AI的出现既是挑战也是机遇，对传统程序员的工作产生影响的同时，也带来了效率提升的新可能。特别提到了AI编程在大模型时代的重要性，讨论了如何利用AI技术增强编程效率，并对未来可能出现的"零编码"时代进行了展望。他还预告了后续的圆桌讨论和实践环节，鼓励与会者积极参与，共同探索AI编程的未来方向。
发言人二
首先表达了对会议参与和分享主题的兴趣，着重讨论了AI辅助编程在提升开发效率和优化项目架构方面的潜力。他以GitHub Copilot为例，展示了AI工具如何与开发者互动，提升编程体验和工作效率，尽管其使用人数相对较少，但已显示出显著的正面效果。此外，他强调了AI的辅助性质，而非取代人类工作，通过Copilot Chat的实例，展示了AI在代码生成、需求讨论和优化工作上的能力。他深入探讨了AI编程在不同场景下的应用，包括自动生成代码、数据库脚本等，强调了AI对于不同技术水平开发者的可用性和便利性。他通过具体实例，展示了利用AI快速构建项目和应用的过程，特别是在生成代码、模型部署和与大模型交互方面。最后，他对AI编程的未来趋势表达了乐观态度，认为AI将成为开发者的重要辅助工具，促进工作角色的转变，提升整体的编程效率和创新。他强调了对于AI工具采用和适应的重要性，并提出了通过提示词和工具的优化来提高AI响应精准度的方法，旨在鼓励开发者探索和利用AI技术，以提升个人和团队的编程能力。
发言人三
他作为CIG installed业务线的研发负责人，分享了他们自2023年3月启动的项目进展，旨在打造一个一体化的开发、部署与运维平台，以减轻用户在项目初期的复杂操作。通过在同年8、9月份加入蓝牙功能及AI能力，该平台现已能够辅助用户从项目初始直至编码、测试、部署的全过程。其核心设计在于通过浏览器实现多平台集成功能的一站式操作，显著提升开发效率。他特别强调了产品对不同用户群体（包括职业开发者、初学者至零编程背景的人）的全面支持，提供从环境搭建、代码自动生成到一键部署的全方位解决方案。此外，集成的GPU算力租赁服务满足了高性能计算需求。他预见了AI在软件行业交互方式上的变革，相信AI将为非专业开发者提供定制化应用的可能性，降低软件交付门槛。最后，他强调了AI工具在提升软件研发效率方面的重要性，同时指出复杂项目开发短期内仍需专业人员的深度参与。
发言人四
深入探讨了大模型技术的当前趋势及其在企业应用中的双刃剑效应。他以轻松幽默的方式提及应届毕业生面临的职场竞争，强调了个人能力提升的重要性。通过介绍RAG框架，他指出该框架有助于约束大模型，提升输出内容的实用性和针对性。作为资深算法工程师，他深入分析了IG技术（包含RIG与LIG）在提高检索效率、增强模型生成质量及适应不同媒介方面的作用。他同时指出了IG技术面临的挑战，如数据隐私和信息偏见问题，并提出了解决方案。通过实际演示，他展示了如何利用IG技术优化AI编程体验，增强了专业代码的可获取性和准确性。最后，他表达了对AI技术的积极看法，认为应正视其双刃剑特性，不应引起过度焦虑，强调了持续学习以适应技术变革的重要性。
发言人五
首先与现场观众进行了互动，以亲切的问候开场。他分享了自己作为数美科技主管的独特视角，关注于deep seek的火爆现象，并指出与OpenAI相比，deep seek的一个显著优势在于其更加透明地展示推理过程，让用户感受到仿佛在与人类而非机器交流。他强调了deep seek在中文应用领域的突出表现，特别是在生成优美文字方面的能力，这使得普通用户可以更方便地利用这项技术。
此外，他还提到了difficult在编码和项目框架理解上的改进，说明了AI处理复杂问题的能力得到了提升，变得更加直观易懂。他同时也提到了AI在安全方面面临的挑战，包括数据投毒和代码漏洞等潜在风险，表明AI尚未完全替代人类，而是在特定领域通过其分层能力为人类提供了补充和价值。
总之，他的发言涵盖了deep seek的透明度、中文应用优势、difficult的改进、以及AI在安全方面的挑战和局限性，全面展示了他对当前AI技术发展和应用趋势的深刻洞察。
发言人六
首先表达了对分享亚马逊云科技Amazon q产品的期待，并鼓励大家参与一个创建填词游戏的实验，该实验旨在通过Amazon q验证词语的正确性。他提醒参与者加入群聊以获取实验链接，并简要介绍了Amazon q开发者产品的功能，如利用自然语言生成代码、支持AWS产品查询等。此外，他分享了一个热门视频案例，展示了Amazon q在构建动态场景方面的应用，并指导大家如何注册邮箱、进入开发者环境及使用Amazon q助手。
他详细说明了如何通过Amazon q进行代码解析、生成单元测试以及安全扫描，强调了该工具在提高开发效率和代码质量方面的作用。整个发言强调了Amazon q在简化编程任务、提升开发体验方面的价值，体现了其在云计算和开发工具领域的创新与实用性。
四、结合实际情况
在编程领域中，技术栈的变化是怎样的？
编程技术栈经历了从MVC模式到移动应用开发中的hybrid模式，再到云时代，编程的焦点转向了云环境的构建，这个过程中编程的概念不断扩展和变化。
程序员的工作内容发生了哪些变化？
程序员的工作内容从早期编写逻辑逐渐转变为包括数据标注、数据训练等任务，并且随着AI的发展，部分程序员的工作被AI取代，整个行业面临技术升级和变革。
AI对编程行业的影响体现在哪些方面？GitHub Copilot是如何协助编程的？
AI的出现使得一批程序员的工作受到冲击，同时也促使整个行业的编程能力越来越强。AI编程工具如GitHub Copilot的出现，降低了编程门槛，使更多人能够利用AI辅助编程，提高编程效率。GitHub Copilot可以在本地IDE以及企业级场景中提供代码补全、生成和文本生成等功能，通过AI技术帮助开发者更快更好地完成编程任务。此外，Copilot还具有聊天模式，能够与开发者互动，解答问题，优化项目架构等。
如何有效地使用GitHub Copilot？
为了充分发挥GitHub Copilot的优势，用户可以通过提供精准提示词来获得更准确的代码回复，并可通过多文档关联、零样本提示等多种方式提高编程效率。同时，GitHub Copilot提供了免费试用版本，并针对教育用户有特别优惠政策。
GitHub Copilot在功能上与其他AI产品有何区别？
GitHub Copilot在代码智能感知和修改方面有所提升，例如按tab键即可根据AI智能定位并修改代码。此外，Copilot还支持A准模式，通过一张需求图片即可自动生成相关逻辑代码，极大简化了编程流程，而这些功能在某些竞争对手产品中可能并不具备。
在A9模式中，用户是否可以将SQL语句交给AI处理，并根据图片调整数据库？
是的，在A9模式上，用户可以继续输入抒情需求和SQL查询，AI会根据图片信息执行相应的数据库调整操作。
在危险模式中，是否可以将图片直接上传并通过four o模型进行分析以满足需求？
是的，在危险模式中，用户可以上传图片并通过four o模型对图片进行分析，进而根据分析结果完成相关工作。
如何在项目中共享提示词？
我们引入了一个全新的共享机制，允许在同一项目内的不同开发者查看和了解项目是如何构建的，通过提示词来进行设计和开发。
GitHub Copilot现在支持哪些模型？
GitHub Copilot不仅支持GPT-4模型，还增加了多个模型，如O3 mini，并且整合了第三方模型，如journey模型，以适应不同的业务场景。
如何使用AI快速生成项目？
用户可以利用Copilot界面，上传图片或输入需求，选择合适的AI模型（如A准模式），并编写提示词来生成项目，包括代码和项目结构。
如果AI生成的项目结构不完全符合预期，该如何修改？
当AI生成的项目结构有误或不完整时，用户可以通过与AI交互，提供具体需求（如新增图片、调整布局等），AI会根据新的指示重新调整代码和界面布局。
是否可以直接将AI生成的代码整合入大模型中？
是的，用户可以在GitHub Copilot中指定特定的代码文件作为AI模仿的模板，这样AI就能帮助将这些代码内容融入到大模型中，实现与大模型的无缝对接。
这个AI生成代码的工具对不同编程能力的用户有何帮助？
这个AI工具极大地方便了专业或非专业的编程人员以及编程入门者进行开发工作。它能帮助用户完成从项目搭建、编码开发到部署运维的复杂流程，只需通过简单的对话和选择，就能生成所需的代码和应用模板，大大提升了工作效率。
安装了AI赋能的产品后，用户的体验有何改变？
安装了AI赋能的产品后，用户在浏览器中即可完成原本需要在多个平台集成的功能。对于不懂代码的用户，他们可以借助AI进行自然语言对话，定制自己的应用，极大地降低了技术门槛。而对于职业开发者和初学者，AI提供了一键启动环境、代码生成和一键部署等功能，让他们能更高效地进行项目开发和管理。
AI在软件行业中的应用有何影响？
随着AI的发展，软件行业的交互方式正在发生变化。AI能够帮助用户通过自然语言定制个性化应用，降低复杂度，并让开发者能更专注于业务逻辑的开发。对于职业开发者、初学者和不懂代码的用户，AI提供的是一体化的开发环境和一键式功能，简化了环境配置、代码生成和部署过程，从而释放他们的时间去关注核心业务。
AI赋能产品在开发环境和IDE方面的具体表现是怎样的？
该AI赋能产品提供了免费的云容器环境，支持常见的开发语言，并能在短时间内启动。在Web IDE中，它基于VS Code开源项目开发，内置了常用的服务如MySQL、Redis等，便于开发者连接并进行前后端功能开发。同时，该产品结合AI能力，在chat区域为用户提供代码补全、bug修复、测试用例添加等常用功能，以及项目相关资料和知识库的整合查询，还支持一键部署功能，自动完成编译和发布，让用户能够便捷地上线自己的应用。
在AI赋能下，生成代码的过程是怎样的？
在AI的帮助下，可以快速生成对应代码，包括访问模型、接口自动生成等。例如，通过AI工具，用户只需描述所需功能，AI就能自动创建并优化代码，比如获取token、调用后端接口等。在这个过程中，虽然AI能够完成大部分工作，但用户仍需提供一些关键信息，如模型和API的token。
在创建启动项目时，用户是否需要从零开始创业项目这一步？
用户在创建启动项目时可以忽略掉从零开始创业项目这一步，他们只需要去制品库中选择与需求匹配的应用模板并点击使用，将制品folk到自己的私仓中，基于此私仓进行二次业务开发。
GPU算力服务是如何提供的？
GPU算力是通过与底层资源提供商合作提供的GPU租赁服务，用户可以按需付费租赁不同级别的GPU卡，例如按小时计费，实现低成本使用。
该平台在AI编程领域的功能有哪些？
该平台支持用户选择技术学习镜像或自带模型镜像进行编程，启动后提供API服务，便于用户进行学习测试和开发。同时，平台与华为合作提供桌面ID，并针对AI编程场景持续发展，涵盖了编程需求中的代码生成、代码理解、问题修复和知识问答等功能。
代码修复流程如何被优化？
AI技术的应用将优化原有的代码问题查找与修复流程，原本通过Google或类似工具查找并手动修改的做法被更高效、智能的解决方案取代，降低了对个人能力的要求。
知识问答功能是如何实现的？
知识问答功能基于rag技术实现，支持私有知识库和互联网知识库的查询，并且提供了类似chat的功能。该平台还与class合作，集成AI能力以扩大底层ID的能力，形成全流程开发平台。
代码生成功能的工作原理是什么？
代码生成功能能够根据用户需求拆解并生成多文件的代码，通过快捷键执行代码生成或修改，利用分块diff让用户选择接受或拒绝。此外，还采用了上下文召回、多模型配合以及代码结构化输出等技术手段来提高生成代码的质量和效率。
对于多模态交互和项目问答的功能是如何运作的？
多模态交互允许用户通过语音、图片等方式与AI交互，生成对应的应用内容。项目问答功能则能够根据用户的自然语言问题，通过意图识别、上下文召回和多模型推理，提供相关文件、文档的快速搜索与问答，实现跨平台项目和知识库的无缝协作。
我们希望通过is good覆盖整个软件研发生命周期，能否具体说明一下这个愿景是如何实现的？
我们希望通过AIAG这一工具和平台，将原本高门槛的软件开发、部署及运维工作对小白用户和非专业开发者开放。他们无需关注底层开发细节或部署过程，仅需通过结构化语言与AI交互即可完成代码生成、测试和部署等流程。
现在的人工智能大模型在编程领域中存在哪些挑战？如何解决大模型在编程领域中的问题？
当前大模型有时会提供答非所问的答案，这对编程质量与能力构成挑战。例如，在娱乐层面可以接受，但在实际编程中则可能需要解决这类问题，这就涉及到方法论的研究。针对这一问题，我们邀请了百度飞浆社区的于亚强老师进行分享。他提到使用RAG框架约束大模型，使其输出能被实际应用所用，并将介绍IG（大模型应用）技术及其在解决该问题方面的应用和进展。
IG技术是什么，以及其在企业落地应用中的作用是什么？IG技术中的检索阶段是如何工作的？
IG技术是一种结合了检索、增强和生成过程的大模型应用技术，最早由Facebook在2020年提出。在国内，已有多项研究和优秀框架推动IG技术的发展。该技术首先通过embedding将文本向量化形成字典，然后进行检索找到与输入相关的内容，最后通过大模型生成专业、精准的答案或代码，帮助开发者在特定领域如AI编程中获取所需知识。在IG技术的检索阶段，系统会从大规模文档中检索出与输入查询最相似的相关文档。这一过程涉及到算法领域的相似度计算，如词向量相似度等方法。之后，系统将检索出的所有相关文章汇集在一起，再由后台的大模型对这些信息进行专业解释和输出。
为什么这次火的或者成功的是deep seek，而不是之前上海的魔术空间或百模？
deep seek的成功主要有几个方面的原因。首先，从训练端来看，它在算力上可能有所节省，这对于国内用户非常有吸引力。其次，deep seek在应用场景上表现出一定的要求满足能力，尤其在本地化落地方面，比如在政务平台上的部署。此外，deep seek在算法上拥有自主产权，不仅能在云端环境运行，还能够在移动端和IOT设备上顺畅运行，具有较好的跨界性。在质量方面，deep seek经过几年的发展，已经进入第一梯队，能满足生产需求；而在成本方面，相比于国外模型，deep seek在国内的成本更低。最后，作为开源模型，deep seek社区建设良好，有助于国内模型社区的建立。
使用AI编程工具如deep seek等，相较于传统编程，在效率上究竟提升了多少？如果用到这些模型，如deep seek，是否有一个量化或者显著的例子来说明相较于传统编程效率提升的具体数值？
使用AI编程工具后，对于项目框架的理解和与代码的结合，有明显的体验提升。它能帮助开发者更清晰地拆分任务，复杂的问题经过深度思考后分类处理，简单的问题则快速解决，整体上类似于人类思考的过程，从而提高了编程效率。在管理层面，AI编程工具也带来显著变化，能够更好地辅助团队管理，提升项目管理效能。通过AI编程工具，一些简单的开发任务可以自动化完成，降低了人力投入，提升了工作效率。AI编程工具的应用确实可以带来效率的显著提升，但具体的量化数值可能因应用场景和项目规模的不同而有所差异。例如，在开发微信小程序等简单项目时，AI编程工具能够减少人工参与，只需较少的人力即可完成任务，显著提升了开发效率。在公司层面，有人甚至仅用三个人就成功运营一家公司，通过AI技术处理前后端开发、商务洽谈等业务，大大降低了人力成本，提高了运营效率。
AI是否能在前端后端算法及代码生成中完全替代人类工作？AI在编程领域的具体应用是怎样的？
是的，AI现在在人员成本方面具有很强的替代性，并且在准确性、代码严谨性、高效性等方面表现出色。尤其自去年下半年以来，AI模型能力提升显著，已经能够帮助进行编程工作，甚至可以取代部分程序员完成编码任务。AI在编程中能够根据指令一键生成前端后端算法和代码，极大提高了工作效率。比如，我现在只需要告诉AI怎么写代码，它写出来的质量甚至超过我自己，并且更加简洁。这意味着程序员的工作方式正在发生改变，从原来的coding角色更多转变为产品经理和架构师的角色。
客户对AI在编程中的接受度和采用率的关注点是什么？
客户关注AI的采用率和准确率，包括使用AI的编程语言、场景等，并希望了解AI是否能有效赋能企业，创造更多价值。例如，在某些前端项目中，AI代码接受率可达到40%。
AI技术的发展对未来编程行业有何影响？
在未来3到5年内，AI将更多地提升工作效率和改变工作角色，人们需要适应与AI交互的新工作模式。AI不会完全取代人类程序员，而是将提升效率，使得一些非专业开发者也能通过AI生成简单应用。但对于复杂的业务项目，具备软件开发思维的专业程序员仍不可替代，他们需要转向架构师和产品经理的角色。
安全层面如何看待AI编程可能带来的风险？
AI编程如果完全由AI生成代码，可能存在数据投毒的风险，例如上传含有后门漏洞的核心代码。这时就需要具备相应能力的专业人士来审核代码安全，AI并没有替代所有人的工作，而是将能力分层，催生出更适合在AI编程场景下提供价值的专业职位。
在实验中，如何使用Amazon Q与VS Code集成进行代码构建和管理？
在实验中，首先通过cloud formation功能快速构建应用，并将其与VS Code平台关联。通过在VS Code中安装相应的插件，可以实现与Amazon Q的无缝集成。在实验流程中，演示了如何通过Amazon Q来创建项目，选择合适的模板（如带有"dive deep"标签的模板），并生成输出内容，包括密码和URL。通过粘贴复制的密码到指定位置，即可进入VS Code开发平台，并安装Amazon Q插件。
如何配置Amazon Q以在VS Code中使用？
配置Amazon Q时，需按照提示完成一系列步骤，包括选择免费试用选项、填写必要的授权信息（如Amazon BU ID）以及邮箱验证。注册成功后，通过允许访问权限，即可将Amazon Q激活并集成到VS Code中。
Amazon Q能支持哪些主流编程语言？
Amazon Q支持绝大部分主流编程语言，例如Java、Python、JavaScript（JS）和TypeScript（TS）等。
如何利用Amazon Q帮助理解代码含义和项目结构？是否可以借助Amazon Q完成代码注释的编写，尤其是read me部分？
用户可以通过在代码编辑器中双击文件或选中代码段并通过快捷键或命令行接口向Amazon Q提问，它会详细解析代码信息，如类结构、函数、方法及其逻辑流程，并提供系统的解释说明，有助于开发者理解和梳理项目的整体架构。是的，通过提供提示词和自然语言描述，Amazon Q能够生成较为详细的代码注释，如palm结构、game controller类的方法等，甚至可以协助编写read me文档，减少繁琐的工作量。
Amazon Q能否帮助发现并修复代码中的逻辑错误？
当面临代码逻辑问题时，用户可以输入相关提示词并让Amazon Q进行分析，它能识别出有问题的部分并给出修改建议。例如，在一个猜词游戏中，Amazon Q成功帮助识别并修复了单词选择逻辑的问题，确保了程序能够随机选取单词，从而解决了bug。
Amazon Q能否协助编写测试用例？
在开发过程中，Amazon Q还能根据用户的自然语言描述自动生成对应的unit test，帮助完成测试代码的编写，减轻开发者的工作负担。
Amazon Q是否可以对项目代码进行规范扫描和安全扫描？
项目编译完成后，通过Amazon Q的集成功能，用户可以对整个项目进行规范扫描和安全扫描，以检查代码中可能存在的不安全因素或需要改进的地方，并给出相应的改进建议。