AiDD软件研发数字峰会-深圳站

出品人：李永彬

通义实验室 - 对话智能负责人

毕业于清华大学，通义实验室对话智能负责人，研究方向为代码大模型、对话大模型及AI Agents等，打造了通义灵码、通义晓蜜、通义听悟、阿里云百炼、钉钉魔法棒等大模型应用。2020年以来，围绕预训练、对话、代码、大模型等方向发表60+篇国际顶会论文（ACL/EMNLP/AAAI/NeurIPS等）。

通义专场

大模型正在加速推动智能化时代的到来，而人类和机器是智能化时代的两大主体。人类以自然语言为中心，机器以代码语言为中心。本次分享重点介绍通义家族的两个成员--通义晓蜜和通义灵码。通义晓蜜以对话大模型为基础构建企业对话服务，通义灵码以代码大模型为基础打造智能编码助手。另外，正如ImageNet推动了深度学习的发展一样，本次分享会介绍通义实验室在大模型时代围绕高质量benchmark数据集构建方面的工作。

通义灵码：基于代码大模型的智能编码助手

黎槟华

通义实验室 - 通义灵码算法负责人

毕业于北京大学，通义实验室高级算法专家，研究领域包括代码大模型、结构化问答等。相关研究落地在通义灵码编码助手、通义晓蜜等产品。在学术会议上发表国际顶会论文20+篇。

内容简介：

在智能化时代中，机器是所有智能应用的实际载体，机器的语言-代码-是与机器沟通的重要方式。通义灵码是通义家族中专注于机器代码的大模型，本次分享介绍以通义灵码为基础打造的智能编码助手，以及代码相关的应用工作，共分为4部分，（1）通义代码大模型（2）智能代码生成（3）智能研发问答（4）代码相关应用。

演讲提纲：

1、通义代码大模型

2、智能代码生成

3、智能研发问答

4、代码相关应用

通义晓蜜：基于对话大模型的企业智能服务

武玉川

通义实验室 - 通义晓蜜算法负责人

毕业于北京航空航天大学，通义实验室高级算法专家，在对话领域从事多年研究与应用落地，打造的SAPCE系列预训练对话模型在11个国际权威数据集取得SOTA，面向企业服务、办公等场景研发的基于对话大模型的AI Agent技术，在通义晓蜜、通义听悟、钉钉魔法棒作为核心能力大规模落地应用。

内容简介：

大模型的爆发为企业服务带来突破，包括AI应用门槛的降低、解决问题效率的飞跃、更多应用场景等，通义实验室在今年云栖大会推出了全新企业智能服务助手——通义晓蜜，本次分享将围绕通义晓蜜中的大模型基座与智能摘要、文档型对话、任务型对话三种核心能力展开详细介绍。

演讲提纲：

1、企业服务对话大模型

2、智能摘要

3、文档型对话

4、任务型对话

大模型时代高质量Benchmark数据的构建

李永彬

通义实验室 - 对话智能负责人

毕业于清华大学，通义实验室对话智能负责人，研究方向为代码大模型、对话大模型及AI Agents等，打造了通义灵码、通义晓蜜、通义听悟、阿里云百炼、钉钉魔法棒等大模型应用。2020年以来，围绕预训练、对话、代码、大模型等方向发表60+篇国际顶会论文（ACL/EMNLP/AAAI/NeurIPS等）。

内容简介：

正如ImageNet推动了深度学习的发展一样，优秀的数据集是学术研究和技术创新的重要推动力，在大模型时代也是如此。大模型是基于通用数据和知识训练而成，在实际应用中，大模型还需要和具体的任务、工具、非结构数据以及结构化数据结合，针对这四类典型场景，阿里巴巴通义实验室对话智能团队打造了（1）大模型+Tasks：SpokenWOZ、（2）大模型+Tools：API-Bank、（3）大模型+Doc：Doc2Bot、（4）大模型+SQL：BIRD-SQL 四大数据集，并先后发表在EMNLP、NeurIPS等国际顶级会议，取得了广泛的关注和较好的影响力。本次报告将详细地介绍这四个数据集建设的目的、挑战和成果。

演讲提纲：

1、大模型+Tasks：SpokenWOZ

2、大模型+Tools：API-Bank

3、大模型+Doc：Doc2Bot

4、大模型+SQL：BIRD-SQL

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