2025 年 4 月 10 - 12 日，QCon 全球软件开发大会将在北京召开，大会以 “智能融合，引领未来” 为主题，汇聚行业精英，共同探索技术发展新路径。
百度资深工程师/文心快码架构师徐晓强已确认出席，并发表题为《从探索到落地：文心快码在百度研发场景的人机协同实践》的主题分享。在大模型落地最直接的研发场景中，百度在哪些场景有过探索，产生了明显的收益？随着模型规模不断扩大，模型训练成本不断增加的背景下，如何通过工程化的手段，更好的提升推理效果？工程团队如何平衡工程和模型训练的投入产出？此外，从组织维度上，为了更快更广泛的落地大模型对研发流程的提效，又需要做哪些事？徐晓强将围绕以上话题在本次演讲中展开介绍。
徐晓强拥有 10 余年研发经验，在百度负责代码智能、代码托管等产品的架构设计与实现，对 DevOps 智能化落地、云原生、高可用方向有深入研究。此次会议，他的演讲内容如下：
演讲提纲
1. 大模型在研发的流程中如何助力开发者提效
大模型在研发领域的落地场景介绍
智能体如何更进一步的提升开发效率
2. 在代码生成场景，如何通过工程化的方式，提升模型的推理效果
相同模型，如何通过不同的提示词来提升效果
文心快码在丰富上下文中的探索经验
3. 脱离技术，如何从组织维度指导和提升人机协同
人机协同的定义与原则
组织维度落地人机协同范式的经验
4. 未来展望
您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
模型的上下文窗口长度有限，如何识别相关的知识
对于续写这类需要更快返回的场景，如何平衡输入输出与推理耗时
人机协同范式的制定，是否是约束开发者的陈词滥调
演讲亮点
文心快码在上下文丰富和智能体中的探索和经验
百度在大模型提效研发流程落地过程中总结的人机协同范式
听众收益
了解大模型和代码助手类产品在百度的落地场景以及实践
深入到代码生成的场景，哪些上下文有助于提升推理效果
了解人机协同范式，如何更好的和 AI 协同
除此之外，本次大会还策划了多模态大模型及应用、AI 驱动的工程生产力、面向 AI 的研发基础设施、不被 AI 取代的工程师、大模型赋能 AIOps、云成本优化、Lakehouse 架构演进、越挫越勇的大前端等专题，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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