主题介绍：
探讨大型AI模型在代码生成中的应用，将介绍Copilot类的工具的最佳实践，以及如何使用AI Agents实现自动编码（Autopilot），从而充分发挥大模型的潜力，以提高软件开发生产力。

主题大纲：
1. 目标：让大模型最大程度释放代码生产力
2. 大模型与研发的两种结合形态
AIC Code，生成代码
AIG Action，生成Action
3. Copilot -- 辅助与加速编码
让代码中AI含量90%变为可能
Copilot的各种使用场景及最佳实践
4. Autopilot -- 自动化编码、单测验证甚至发布
AI Agent -- 下一代主流生产力
AIG Action与Agent的底层逻辑
一步步打造自动编码Agent

主题介绍：
AIGC 的发展，引发新一代的内容理解、生成技术热潮，也使得门槛相对较高的数据研发治理领域，有了更加平民化、提供自然语言接口的可能。DataLeap 是火山引擎数智平台（VeDI）推出的大数据研发治理套件，核心是帮助企业快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设。过去一段时间，DataLeap 通过结合 AIGC 技术，在数据资产、研发方向做了一些探索、实践。

主题大纲：
1. AIGC 在 DataLeap 数据资产方向的实践；
2. AIGC 在 DataLeap 数据开发方向的实践；
3. DataLeap AIGC 未来规划；

主题介绍：
AIGC 的发展，引发新一代的内容理解、生成技术热潮，也使得门槛相对较高的数据研发治理领域，有了更加平民化、提供自然语言接口的可能。DataLeap 是火山引擎数智平台（VeDI）推出的大数据研发治理套件，核心是帮助企业快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设。过去一段时间，DataLeap 通过结合 AIGC 技术，在数据资产、研发方向做了一些探索、实践。

主题大纲：
1. AIGC 在 DataLeap 数据资产方向的实践；
2. AIGC 在 DataLeap 数据开发方向的实践；
3. DataLeap AIGC 未来规划；

主题介绍：
本次分享将介绍LLM研发下游任务落地的调优、挑战、技术展望与难点。

主题大纲：
1. LLM研发模型现状；
2. 下游研发任务落地与调优；
3. 研发领域任务sft难点与技术；
4. 未来展望；

听众收益：
让听众深入了解LLM研发垂域模型的现状与技术。