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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普遍受到提示词汇和对话令牌限制,难以胜任完整的项目开发任务。软件工厂通过提供项目级的协作和管理功能,成功绕过大模型的直接交互,实现项目从开发到测试直至部署的全程管理。

星辰软件工厂的出现,鲜明地展现出中国电信在AI领域的深化发展。长久以来,中国电信常被认作是运营主导而非技术驱动,因此其推出大模型之举令业界颇感意外。实际上,中国电信在大模型和AI技术方面积累了深厚底蕴,并进行了广泛布局,始终坚守技术核心。

目前,中国电信已组建了一支近800人的研发团队,由知名AI专家李学龙领导,并创建了TeleAI。TeleAI致力于研究和开发人工智能尖端技术,推动技术创新与产业应用的紧密结合,响应国家的战略需求和科技潮流。

在大模型生态系统中,他们携手顶级合作伙伴打造了涵盖教育、政务、应急等二十多个行业的模型,覆盖了超过500个应用场景。在数据资源上,中国电信积累了超过500TB的文本数据、12亿张图文资料以及PB级别的视频数据。

此外,中国电信拥有丰富的应用场景和用户基础,这使得大模型能更快地融入各行各业,催生新的经济增长点。

今年的世界人工智能大会,大模型应用无疑是最关键的主题。如果说以前人们关注的是可信AI和数据安全,那么今年,大模型技术已成为共识,成为展览和论坛的核心议题。

软件开发无疑是其中最热议的话题。GitHub Copilot和Devin等工具的出现,展示了大模型如何革新软件开发模式。然而,随着实际使用和更多代码生成工具的发布,人们的思考也逐渐回归理性。

市场上众多产品往往仅关注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思维流程。

然而,面对行业级的数字化和智能化创新,这种开发模式存在着显著的局限。首先,它依赖于用户的指令输入,对非专业编程人员来说存在一定难度。其次,由于大模型的随机性和可能的错误认知,它们难以支持构建复杂且稳定的大型应用。

此外,项目级别的开发需要多环节协作,涵盖了前端和后端设计、测试、部署等多个步骤,涉及不同团队成员的配合。

中国电信提出了一种新的模式:一体化和协作性并重。虽然大模型的对话式交互让普罗大众能够体验人工智能,但在产业级的实践中,更关键的是将这种交互与软件开发流程紧密结合,实现各个部门和步骤的有效协调。

正如前特斯拉AI总监卡帕西所描述的软件工程自动化历程,其发展路径可类比为自动驾驶的进步。从最初的手动编码,到GitHub Copilot辅助编写部分代码,再到ChatGPT生成代码块,现在则有Devin这样的工具进一步推进这一进程。

未来,自动化将在软件工程中扮演更重要角色,发展为一种整合开发者日常所用各类工具的机制,如集成终端、浏览器和代码编辑器等,而人类的角色将逐渐转变为更高层次的监管和策划。随着现代软件工厂的兴起,自动化软件工程进一步得到了推动。

需求瞬间变为现实:

需求快速转化成产品示意图

大模型语音技术开创崭新境界:

大模型语音技术展示图

AI创新历程中的精彩瞬间:

AI发展历程图像

李学龙,AI界的杰出科学家,现已加入团队:

李学龙科学家加盟图

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