隨著 Open AI 的 ChatGPT 的革命性發布，整個 IT 生態面臨大模型（LLM）的洗牌和洗禮。

AIG Code 和 AIG Action，分別代表代碼生成和 AI 驅動的軟件開發，其中前者幫助每個人都成為十倍效率的程序員，后者則將 AI 的力量注入到現有軟件中，大模型與端到端的低代碼開發相結合，使口述需求能直接轉化為完整的軟件功能。

隨著應用開發框架的快速發展以及實驗性的自治模型現，大模型正在重塑軟件開發的形態，讓我們看到了軟件開發可能被顛覆的未來。

AI First 和數據優先的思維方式，使得更多的需求能在軟件內部自動產生，而不是事先規劃。而在軟件開發自動駕駛的方面，一個人配合一個 AI 團隊，可以實現軟件開發的全自動駕駛，這可能是未來軟件開發的新趨勢。

來自騰訊智能創作與內容平臺部技術專家揭光發老師將在 7 月 21-22 日深圳 ArchSummit 架構師峰會上介紹大模型在業務上的使用，幫助大家理解 AI 在軟件開發中的應用，了解 AI 如何被用于代碼生成和軟件開發，以及它們如何提高開發效率和軟件功能。

同時，幫助大家洞察未來的發展趨勢，了解到全新的軟件交互體驗、軟件開發自動駕駛等新趨勢，以及應用開發框架的快速發展和實驗性自治模型的出現，這些都有助于聽眾把握未來的行業趨勢。

其次呢，架構師們的職業發展思考，并啟發新的創新思維，通過了解 AI 在軟件開發中的新應用和嘗試，對自己的工作或項目產生新的創新思考。

來自出門問問的工程 VP 李維 博士，在 NLP 領域是資深的專家，這次他會來 ArchSummit 架構師峰會上介紹 AI 大模型落地的前景和痛點，兼談工程師、架構師所面臨的機會和挑戰話題。

LLM 規模化落地 IT 各領域場景只是時間的問題。這里有兩個 LLM 落地產生價值的趨向值得關注。

一個是借助 LLM 的提示工程賦能教育和其他語言文字以及知識類工作的直接應用。這是 LLM 帶來的洗牌效應，為產品經理、領域專家、數據工作者和 Power Users 帶來全民創業和場景滲透的機會。

另一個是規模化領域落地對于現有領域應用的洗禮。這就需要結合通用 LLM 的能力與領域數據（例如行業規范、操作手冊等）以及領域知識庫或知識圖譜，根據業務邏輯設計應用流程，才能提供領域場景的服務。

后一種還在業界的積極探索之中，還有一定的挑戰性，但前景極為廣闊。為此架構師和工程師需要積極擁抱和關注，投入這場技術革命的應用潮流。

這次演講，李維博士會介紹大模型導致的洗牌場景：正在發生（教育、例如 ToC Copilot、plug-ins，提示工程）。以及洗禮場景：正在進行（例如 ToB，與數據庫以及場景數據對接）

幫助大家了解 AI 的革命性巨變（大模型 LLM）意味著什么，對于 IT 全生態的影響：全民創業潮的到來；對 LLM 提示工程與外掛形態有大概的了解，擁抱大模型而不是懼怕大模型。

順豐科技技術總監 李波老師 深耕于云原生應用，邊緣計算，HPC 高性能計算，企業 AI 賦能和混合云數據合規等領域多年，擅長運用先進工業實踐，研發先進 AI 工程化技術，打造可持續低成本 AI 企業級解決方案。

這次李波會在 ArchSummit 會議上分享 LLM 在企業數字化轉型升級中的應用場景，每類場景的模型選擇原則，以及如何理解并綜合應用 Embedding Model，Vector Database，Plugin System，Prompt Tuning，LLM 等多種技術手段實現我們的應用目標。

這里面包含的技術點，例如 LLM 應用平臺架構方案設計與核心技術：NLP 多任務系統、Prompt 自優化、增強型前置小模型設計、知識分割等。同時也會介紹 LLM 領域新技術的演進方向，從多個角度進行探討證明其對企業數字化轉型升級具有廣泛和深遠影響。