大模型代码生成当前难以支持大规模企业级应用开发的一个主要原因是缺少特定领域知识及相关的编程抽象。大模型广谱的代码生成能力使得其所面对的候选解决方案空间巨大,同时相应的软件设计特别是架构设计能力也是大模型的短板(我此前的分享《迈向更高层次智能化开发之路:写给大模型的2023总结》中对于软件设计问题有所探讨)。...
3、模型偏见： AI大模型可能会继承训练数据中的偏见和不平等，导致生成的内容或决策存在偏见。这可能导致不公平的结果和歧视性的应用。4、可解释性：AI大模型通常被视为“黑匣子”，难以解释其决策过程。这使得难以理解模型的决策和为何做出特定的预测。5、伦理和道德问题：使用AI大模型可能引发一系列伦理和道德问题，...
很多国外的开源大模型数据集里中文较少,由于出现概率不高,导致不太常用的汉字就被拆分为了 UTF-8 字节,而由于大模型是一个个 token 输出,有可能在随机选择时选了错误的 UTF-8 字节导致输出乱码,另一方面如果领域很专业,有大量专有名词,在通用模型里往往会被拆分成不同的汉字,也使得输出时可能选错,因此在专业领...
它通过业务型和开发型两大类平台,满足了不同场景下的需求,无论是简单的信息收集还是复杂的业务逻辑处理,都能在低代码的框架下找到解决方案。 低代码的能力度量模型涵盖了业务场景、用户群体、能力完整性、原料包容性、产物丰富度、链路覆盖度、协作效率以及智能程度等多个维度,这些维度共同定义了一个低代码平台的成熟度...
低代码的主张:“降低代码开发量,通过点击配置、图形化拖拽开发应用,人人都是公民开发者”;大模型的主张:“不用代码开发,通过自然语言生成应用,人人都是开发者”。显然后者是降维打击,低代码的方向在哪里?一时间,最好的朋友都劝我,放弃低代码吧,大模型是低代码的终结者。
1、大规模参数:AI大模型的参数数量巨大,这使得它们能够更好地拟合数据、处理复杂的任务并模拟人类智能。 2、数据驱动:这些模型的工作原理基于数据,它们通过大规模的训练数据集学习,从而能够自主学习和不断改进。 3、自然语言处理:AI大模型在自然语言处理领域取得了突破性进展,能够生成自然流畅的文本、进行语言翻译、执...
浪潮海岳低代码平台inBuilder依托海岳大模型inGPT，实现软件自动构造、智能代码生成、智能问题诊断能力，进一步简化开发过程，向着更为敏捷和自动化的方向迈进，同时始终坚持以开源协同创新模式，推动低代码技术普惠，共建低代码开发事实标准，助推软件开发模式创新与变革，繁荣中国低代码软件生态。大会设置了智能化时代下的低...
王恩垚表示,低代码与大模型融合带来的机遇与挑战并存。机遇在于,能真正的赋能非专业开发人员,实现全角色都可参与到开发过程中,并通过不断训练和沉淀,强化大模型和低代码深度融合,发挥出智能化低代码开发的价值。在浩鲸灵犀开发平台的实际应用中,已实现平均降低60%的人力成本和提升40%的交付效率,在资产使用方面,达到25...
大模型对低代码是降维打击么?起初确实有人这么想。 如果把低代码简单理解为简化软件开发的作用,大模型显然是更高层次的智能,用自然语言和大模型交互,应用立现,一方面,低代码厂商火速喊出拥抱大模型的口号,生怕错过行业的下一个热潮;另一方面,低代码从业者也在想,大模型会不会干掉低代码行业。