为深化大模型技术在软件研发运营领域中的应用，推进研运大模型的高质量、规范化发展。年中国信通院云大所计划牵头组织研运大模型的相关研讨工作，旨在统筹业界先进技术力量，共研共建研运大模型标准，打造高质量、一体化的研运大模型数据集，促进软件研发运营大模型生态的规范化健康发展。工作组计划于年9月21日召开第一次专家研讨会，与各单位专家共同探讨研运维大模型标准框架，诚邀您拨冗出席！
研发大模型引领未来软件研发新发展格局
利用人工智能技术和机器学习算法来提高软件开发的效率和质量。智能化软件开发可以包括自动化测试、自动化部署、自动化代码生成、自动化代码审查等多个方面。通过智能化软件开发，可以减少开发人员的工作量，提高软件的可靠性和安全性，同时也可以加快软件开发的速度，降低开发成本。代码自动生成和代码补全：基于机器学习的编码辅助工具，可以根据上下文自动补全代码，从而帮助开发人员更快地编写代码。软件缺陷检测：分析软件代码构成，检测缺陷和漏洞。通过训练大模型以识别常见的代码模式和问题，提高软件的质量和可靠性。测试大模型推动质量内建向自主化精准化演进
通过多模态大模型对于测试资产、业务流程的学习，帮助测试人员通过需求描述快速形成功能测试用例，建立全链路业务拓扑，实现测试用例与业务级、代码级的直接关联，从而在提高测试覆盖率的同时减少测试冗余，实现测试的质效提升。测试用例与自动化脚本的生成与推荐：基于LLM自然语言处理能力生成测试用例的描述、输入和预期输出等信息，并通过生成用例自动转化为脚本、执行测试用例并收集缺陷，关联需求与代码。实现AI自主测试。测试资产的精准与保鲜：通过对测试资产（如用例、数据、缺陷）的监督学习，实现对增量代码的自动匹配和精准推荐，实现缺陷预防，并帮助回归测试精准高效，使得测试用例和数据长期保鲜。CodiumAI自动生成测试用例
运维大模型助力企业智能运维能力越级提升
运维大模型是一种结合了自然语言理解、知识图谱、机器学习等多项技术的运维智能化解决方案，可以帮助运维人员更快速、准确地诊断和解决问题，提高运维效率和质量。打通全链条运维场景，实现高阶智能运维，通过积累根因定位、故障排查等运维领域技术知识，打通数据采集、分析、决策、执行全链条的运维场景能力，为运维工程师在专业技术知识学习、复杂的故障分析等多方面提供智能化的支持，实现越级进阶的智能化运维能力。赋能AIOps，全面提升分析、决策、处置能力，在IT运维领进一步增强智能运维场景应用，使用大型语言模型进行自动化故障根因定位，快速排查软件漏洞和外部依赖，提高服务的可靠性和可用性。此外结合运维场景还有智能客服、日志分析、关系分析、自动部署、故障诊断与自愈等多种类型的实践。会议通知
1、会议时间年9月21日14:00-15:30
2、会议形式线上会议
请根据下文说明进行参会报名后获取具体会议链接，谢谢~
3、会议议程请各参与单位将与会专家信息于年9月19日17:00前以邮件形式反馈到：
bailu
caict.ac.cnshangmengchen
caict.ac.cnbaihanxiong
caict.ac.cn获取会议详细信息，谢谢。
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