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在短短两分钟内,需求文档即可转化为实际产品,这款备受瞩目的国产大型模型开发工具在WAIC大会上引发热烈反响。

编辑日期:2024年07月06日

这款创新工具使得所有人都能轻松涉足应用开发领域。在中国电信人工智能科技有限公司与中国电信人工智能研究院(TeleAI)的联合推出下,“星辰大模型·软件工厂”在WAIC上备受瞩目。

只需提交一份需求文件,短短两分钟内,就能从概念转变为现实应用。无需编写提示词或与大模型对话,修改需求也仅需更新文档,实现所见即所得。

这款工具极大地减少了需求确认的时间,显著提升工作效率,堪称职场人士的理想助手。据透露,产品即将在月底开放测试,内部预测试阶段已展现出四倍的速度提升。

通过展示的几个示范案例,我们可以发现“软件工厂”的三大核心优势:简易操作、直观呈现和全程覆盖。项目启动时,用户需提供包含产品定位、目标用户及关键功能说明的需求文档。

以电商平台为例,需列出买家和卖家的各类功能,如商品列表、详情页、购物车、下单和订单管理等。一旦上传需求,软件工厂即开始自动化工作,涵盖后端架构设计、代码生成、前端交互设计、测试和发布等全部步骤,全程在用户界面清晰展示。

页面左侧显示需求文档,上方为开发流程,中间则是工作区域。在后端架构设计阶段,它能自动生成调用关系图,直观易懂。

借助这款开发神器,应用程序的构建变得前所未有的简单高效。

依据架构图,代码自动生成,全程透明,同时允许你随时检查文件结构,下载代码或预览应用程序。只需短短两分钟,需求文档就能变为现实产品值得一提的是,速度之快不容忽视。

对于前端部分,由于文档中已包含系统草图,直接进入编码阶段。工作区分为展示和代码两部分,让你能目睹前端界面生成的全过程,并能随时暂停进行调整。

在部署前,系统还会自动执行应用测试。如果需要修改需求,例如在买家系统添加“商品收藏”功能,只需更新文档,然后重新生成应用即可。只需短短两分钟,需求文档就能变为现实产品据开发者所述,文档即为工程,所写即所得。只需短短两分钟,需求文档就能变为现实产品

这是星辰大模型·软件工厂的核心亮点。整个流程只需提供需求文档,并监控生成效果。传统开发模式中,信息交流和传递可能导致需求不一致,降低效率。但该软件工厂以文档为中心,全程线上一键操作,省去跨部门沟通,显著提升开发效率。

与多数大模型工具不同,它不仅侧重对话式交互,还提供了一站式、全方位的服务,从需求到应用的转化过程可控制,允许随时介入修改。

这款工具主要针对个体开发者,而另一款则更适应企业级的效率提升,广泛应用于初期原型设计、新兴产业探索、日常软件开发等场景。据透露,该企业在内部已见证了显著的效果。

应用软件工厂后,他们的开发流程速度提升了四倍,数据证明了这一点。

举例来说,某个大型系统的一个特定功能开发,原本需两名产品经理和六位开发者花费一个月时间完成。但在使用这款名为星辰软件工厂的工具后,仅需一名产品经理和三位开发者,两周内便能完成软件研发,这也难怪它在WAIC会议上备受瞩目。

那么,其背后的运作机制是什么呢?我们来看看出品方中国电信的解释。

中国电信,大家可能并不陌生,作为拥有强大算力、丰富数据及专业技术团队的大模型参与者。他们之前推出的星辰AI模型和方言模型已在业界引起广泛关注,并已构建了涵盖语义、语音和视觉的多模态大模型矩阵。

这款创新的软件开发工具,据TeleAI介绍,基于自研的多模态大模型,主要通过以下三个维度构建核心优势:

  1. 文档驱动的协作新流程。 用户可以直接通过编写文档来实现开发,将注意力集中在核心业务逻辑上,避免了传统开发中的繁琐编码和调试过程。

  2. 可控的代码生成。 为了解决生成代码的稳定性和可控性问题,软件工厂提出了代码基元的概念,从大量代码中提取最小方法单位,实现模块间的解耦,提升代码的可维护性。同时,通过构建标准库调用规范,确保代码生成的可控性,进一步提高开发效率。

  3. 创新的编程交互方式。 这一模式革新了编程体验,使得开发更加高效便捷。

当前,大模型的代码生成方法通常受到提示词汇和对话令牌限制,无法全面承担整个项目开发的任务。软件工厂通过提供项目级别的协作和管理功能,实现了无需直接与大模型交互即可完成项目开发、测试和部署的目标。

星辰软件工厂的出现,明显预示着中国电信正日益强化其AI属性。过去,中国电信常被贴上运营商标签,而忽视了其技术实力。然而,实际上,中国电信在大模型和AI技术领域有着深厚的积累和广泛的布局,是名副其实的技术驱动型企业。

目前,中国电信已组建了一支近800人的研发团队,由AI专家李学龙领导,并创建了TeleAI。TeleAI致力于根据国家需求和AI发展趋势,研究和开发人工智能尖端技术,促进技术创新与产业应用的深度融合。

在大模型生态系统中,他们与行业领导者合作,打造了涉及教育、政务、应急等20多个行业的模型,覆盖了500多个跨行业的应用场景。同时,他们在数据资源上拥有超过500TB的文本数据、12亿张图文数据以及PB级的视频数据。

此外,中国电信具备丰富的应用场景和用户基础,能够加速大模型在各领域的应用,催生新的经济增长点。在今年的WAIC大会上,大模型应用成为核心议题。与前几年关注可信AI和数据安全不同,今年大模型技术的广泛应用成为共识,无论是展览还是论坛,都聚焦于大模型的落地实践。

软件开发无疑是热议话题之一。GitHub Copilot和Devin等工具的出现,初露大模型对软件开发方式的颠覆性影响。然而,随着实际使用和更多代码生成工具的发布,业界对这一变革的思考也日渐成熟。

市面上的许多产品往往局限于单一功能或简易应用。尽管后来出现了如可视化运行环境等设计改进,但核心仍是以大型模型对话交互为主,主要迎合个人开发者的工作流程。然而,要应对产业级的数字化和智能化创新,这种开发方式存在显著局限。

首先,它依赖于用户的指令输入,对非专业编程人员来说可能存在难度;其次,大模型的不可预测性和不稳定性限制了其在构建复杂、可靠的系统中的应用;此外,项目开发通常涉及多阶段协作,包括前端和后端设计、测试及部署等,需要团队间的紧密配合。

中国电信提出的新模式强调一体化和协作性。虽然大模型的对话式交互为所有人展示了AI的潜力,但在产业实践中,可能更需要将AI与软件开发流程无缝集成,实现各部门和步骤的高效协同。

曾经,特斯拉前AI主管卡帕西将软件开发的进步比作自动驾驶的发展。起初由人工编写代码,接着GitHub Copilot辅助完成部分,再到ChatGPT生成代码段,直至Devin的出现。未来,他预见自动化软件工程将进化为各种工具共同协助开发人员编写代码,人则更多地扮演监督和策略规划的角色。

如今,随着软件工厂的诞生,自动化软件工程再次取得突破。只需短短两分钟,需求文档就能转化为实际产品。这一进程体现了技术的飞速进步和效率提升。

只需短短两分钟,需求文档即可迅速转变为现实产品。

新一代大模型展现了卓越的语音处理能力。

著名AI专家李学龙,这位成就斐然的科学家,现已加入团队。

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