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    近日,哈尔滨工业大学(深圳)举行了一场主题为“华为代码模型的方案与应用”的活动。本次活动旨在深入探讨代码模型的起源、发展、优势以及应用,同时结合华为云CodeArts Snap智能编程助手案例,分析其在赋能开发者高效、可信开发方面的作用,以满足日益增长的人才需求。 代码模型起源于深度学习与自然语言处理
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    AIOps长期发展的思路是小模型模型相结合的形态,相互取长补短。 小模型场景:故障感知和定位等确定性和量化的场景,这种场景使用传统的小模型,机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采,配合多维度指标检测算法,能达到90%以上的准确性。 模型场景:故障根因分析要梳理出上
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    软件工程1.0到软件工程3.0时代,当GPT一类模型发布之后,软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps(机器学习驱动研发和运维):模型驱动开发、模型驱动运维,未来软件的形态将是“软件即模型(SaaM)”,在模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。 同济大学特聘教授
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