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)。...
大模型能通过自然语言理解自动生成需求文档及代码供给低代码开发者使用,也具备自动检测和修复代码错误、自动优化代码、找出冗余并提供高效方案等自动化能力,为开发者带来需求模式、设计模式、开发模式的变化,节省时间成本、代码质量更优、进一步降低开发者的门槛和学习成本。 更重要的是,通过大模型对于文档、模版、业务流程...
从上图可以看出,低代码应用,就是基于预制件(预制组件、预制模型、预制模板),由图形化开发+少量手工编码,通过可视化页面搭建、可视化模型设计、可视化业务流程设计、可视化报表及分析和可视化角色权限设计完成的。 02 认识大模型在开发上的作用 我们重新整理一下大模型的概念、能力,进而了解一下大模型在开发上的作用,最后...
低代码作为一种全新的软件开发范式，不仅大幅降低了软件开发的门槛，也吸引了众多企业涌入，除了头部云厂商，也有独立的低代码厂商，还有传统的软件厂商，绝大多数To B企业都将低代码作为一种能力对内提效或对外输出。如今，大模型在代码生成和智能交互上的强大能力，又给低代码行业带来了新的利好。“低代码是AI时代软...
在这一背景下,金融业与AI大模型、低代码等先进技术的深度融合,将有力促进金融产品与服务的创新升级,加速金融业的智能化转型,为经济社会的全面数字化发展注入强劲动力。 为了加快银行业的数字化转型步伐并契合业务的迅猛增长需求,各大银行正积极赋能其专业研发团队及分行业务人员。通过减少低价值且重复性的研发任务,...
IDC 认为,在 AI 原生时代,「低代码 + 大模型」的模式可以帮助企业快速将大模型的能力应用到自身业务中,成为企业提升自身竞争力的法宝。 目前,低代码平台融合 AI 大模型会从两个方向展开:一是低代码借助大模型的能力丰富产品特性,让开发应用的过程更加智能高效;二是通过低代码平台开发出融合了大模型能力的 AI 原生...
图“低代码+AI大模型”在银行数字化转型中应用探索 1.重塑银行业务系统设计范式 在“大模型驱动低代码”的模式下,AI大模型凭借其强大的学习能力和对复杂业务场景的理解能力,成为银行业务系统设计的智能助手。这些大模型通过深度学习银行业软件模板、业务流程及行业规范,逐渐成长为银行业务系统设计的专家。它们能够自动分...
从泛微e-builder现场体验来看，这样的场景正在逐步实现，基于大模型推出的小e智能办公助手，可以直接帮助用户，以自然语言输入需求并且直接构建应用。比如，你可以和小e多轮对话，了解用户需求之后，平台便会自动生成表单，基于低代码和大模型，连最简单的拖拽动作都可能被省略。据现场工作人员介绍，通过大模型，平台可以...
AI大模型是一类深度学习模型，其特点在于拥有极其庞大的参数数量，通常达到数十亿到数千亿个参数。这些模型经过大规模的训练，通过深度学习算法学习从大量数据中提取特征、模式和关系。AI大模型的关键特点包括：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、...
大模型加持 泛微推出全新低代码平台e-builder 让客户像搭乐高一样快速实现应用开发和业务落地,让业务需求引导数字化建设,是低代码平台近几年逐渐进入应用场景的重要原因,而LLM(大型语言模型)、大数据等新技术的迭代,推动国内低代码平台变得更加自动化和智能化。