智能开发助手沉淀了华为研发元数据，经过《华为研发大模型语料质量基本法V1.0》、《华为研发大模型数据清洗基本法V1.0》、《华为研发大模型评测基本法V1.0》的规范历练，浓缩出高质量的训练数据。持续深入的数字化和可信变革沉淀了海量的研发数据，让模型“天生”就有高质量。 除了基于盘古研发大模型强大的大模型能力外，CodeArts

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近日，哈尔滨工业大学（深圳）举行了一场主题为“华为代码大模型的方案与应用”的活动。本次活动旨在深入探讨代码大模型的起源、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。 代码大模型起源于深度学习与 自然语言处理

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了代码大模型的起源、发展、优势以及应用。他介绍到，在实际场景中，过多的代码重复、冗余以及不具备可扩展性，会极大地影响项目开发的速度和质量，代码大模型便能有效解决此类问题。 华为云CodeArts Snap智能编程助手即为华为代码大模型的应用案例，沉淀华为自主研发代码大模型和软件分

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AIOps长期发展的思路是小模型和大模型相结合的形态，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。 大模型场景：故障根因分析要梳理出上

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述了代码大模型的起源、发展、优势以及应用。他介绍到，在实际场景中，过多的代码重复、冗余以及不具备可扩展性，会极大地影响项目开发的速度和质量，代码大模型便能有效解决此类问题。华为云CodeArts Snap智能编程助手即为华为代码大模型的应用案例，沉淀华为自主研发代码大模型和软件分

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软件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，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）”，在大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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面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless将持续聚焦技术创新，突破大模型推理服务实例快速弹性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效协同调度、超大规模分布式训练高可用性等关键技术，构筑大模型推理和训练的高性能、低成本、高可用性关键竞争力。 通过这些创新，元戎将助力

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《指南》详列了智能化软件开发的六大核心能力，包括“代码生成与补全”、“单元测试用例生成”、“代码转换与优化”、“代码解释与注释”、“代码检查”、“研发问答”等，旨在解决开发过程中的普遍问题。此外，《指南》还分析了“代码数据集构建”、 “提示工程”、“RAG技术”、“代码大模型调优及评估”等众多

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10:10:56 物联网 一、什么是物联网数据？ 物联网数据顾名思义是由各种物联网设备、传感器产生的数据。与其他的数据相比，物联网数据具有“大、小、高、底”四个特点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就

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为代码大模型的方案与应用”的主题活动。活动聚焦代码大模型的起源、发展及优势，以及其在软件研发领域的广泛应用，旨在为学界与产业界提供一个交流与探讨的平台，共同推动软件研发领域的技术创新。 活动期间，华为云 PaaS技术创新 Lab DevAI Lab负责人马宇驰讲述了代码大模型的起

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众多AI创新者反馈，构建AIGC应用时常遇这些挑战 众多AI创新者反馈，构建AIGC应用时常遇这些挑战 模型开发/定制门槛高 大模型应用是一个模型、数据、代码集成的新型应用。 开发一个完整的大模型应用既需要利用多样化的AI原生技术又需要强大的工程能力，并将它们充分整合，开发门槛高 底层资源管理工作量

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选择完成时，被选择的列要重新组装。 INSERT/UPDATE比较麻烦。 云数据库 GaussDB 行、列存储类型对应的适用场景 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 索引方式 描述 唯一索引

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性等你体验！ 流动的智慧：开创集成资产管理新局面 ——华为云ROMA Connect资产中心 全域Serverless+AI，华为云加速大模型应用开发 华为云全新上线Serverless应用中心，支持一键构建文生图应用 购买时习知产品权益自动开通操作流程

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开发过程，效果往往还不尽如人意。基于盘古矿山大模型，我们将海量样本及矿山行业知识进行预训练学习，大模型就如同一个接受了煤矿安全生产专业培训的专家，一个大模型就可以快速覆盖十几类、上百个细分场景。从客户实际的部署效果来看，主运皮带异物识别精度高达98%，掘进动作规范识别准确率超过9

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朱安东 朱安东表示：“AIGC正逐渐在千行百业生根发芽，并且快速成为了行业中重要的生产力工具。伴随着AIGC大模型以及领域专家类型的中小模型的快速演进，引发了海量AI推理、大模型托管以及底层强大算力的诉求。 然而，要想实现AI扎根千行百业、实现“AI everywhere”的最终目标，我们仍然有很长的路要走。”

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整个检测为分钟级，综合检测报告产出效率高。 能力更新快。 针对新风险响应迅速，从解读到检测规则到发布上线，按天更新推进 检测能力强。 隐私解析集成CV图形学算法、 OCR 、NLP等多领域技术，提供精确的隐私行为一致性检测能力 覆盖范围全。 支持100+基础安全问题、30+隐私合规问题，提供详细的检测结果及修复建议。

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Redis开源社区持续壮大，华为云为Valkey项目注入新的活力 企业数字化转型，人才是关键。华为政企咨询如何赋能客户高效培养数字化人才？ “大模型驱动的软件研发”助推企业研发智能化升级 相关推荐 使用微服务仪表盘:操作步骤 配置 微服务引擎CSE :绑定微服务引擎 治理微服务:设置降级 概述

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CodeLabs训练营(溪村) 参加CodeLabs训练营，学习盘古大模型、人工智能、数字人等20+ 华为云产品 最佳应用实践，深入了解华为云产品能力，现场技术支持即时进行答疑解惑！ 即刻了解 扫地僧见面会 快来与技术大咖面对面交流大模型技术及行业应用、人工智能、鸿蒙、数字人、云端协同、低代码等

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软件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，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）”，在大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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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收

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