“AI+低代碼”推動高等教育變革:騰訊云攜手同濟大學共探數(shù)字化

近年來,數(shù)字化轉型已成為各行各業(yè)提高運營效率和生產(chǎn)力的重要手段。而對于高校來說,轉型已成為建設高質(zhì)量教育體系的重要策略。但相較于邁出較早一步的企業(yè)群體,本身缺乏技術基因和運營成本的學校在數(shù)字化的轉型上還較為滯后。

如何改變這一現(xiàn)狀?AI與低代碼的融合將成為數(shù)字化轉型的兩大助力。通過智能化的流程、應用和決策,可實現(xiàn)數(shù)字化轉型降本增效。加上低代碼帶來的加速開發(fā)、降低技能門檻等優(yōu)勢,可助推高校數(shù)字化轉型盡早實現(xiàn)。

基于此,12月15日,騰訊云TVP “AI+低代碼 驅(qū)動高等教育數(shù)字化進程”活動走進了同濟大學。作為國內(nèi)領先高校,同濟大學如何通過數(shù)字化轉型建設世界一流?“AI+低代碼”怎樣推進高校數(shù)字化轉型建設?騰訊與同濟大學的合作,完成了哪些創(chuàng)新實踐?

來自同濟大學信息化辦公室主任、騰訊云TVP許維勝,中國信通院低代碼委員會顧問、騰訊云TVP沈欣,騰訊微搭教育行業(yè)負責人李萍,騰訊云智能教育行業(yè)負責人賈鶴,騰訊會議AI教育行業(yè)負責人施徐國等五位演講嘉賓,以及中山大學網(wǎng)絡與信息中心架構師王旭,騰訊微搭副總經(jīng)理林楠及許維勝等三位圓桌對話嘉賓,將帶來對上述問題的深度解讀和熱烈探討。

會議伊始,同濟大學副校長婁永琪和騰訊云高等教育及基礎教育總經(jīng)理饒臻進行了開場致辭。

從領先到世界一流,數(shù)字化轉型是重要抓手和內(nèi)涵

“我們的‘AI+低代碼驅(qū)動高等教育數(shù)字化進程’活動是同濟大學和騰訊公司長期合作、互相認同、同舟共濟的結果。當下,同濟大學是國內(nèi)外領先高校,而如何從領先走向世界一流,數(shù)字化轉型是重要的抓手和內(nèi)涵。尤其是我們校長到任后,將進一步推動教育范式場景技術的系統(tǒng)性創(chuàng)新。”

據(jù)婁永琪介紹,加上今年新當選的兩位院士,同濟大學總計有四名中國工程院信息學部院士?;谌瞬艃?yōu)勢,同濟大學同時作為國家和上海市的科學研究中心,未來將繼續(xù)攜手騰訊,將人工智能全面賦能,在智慧教育領域做出世界級的創(chuàng)新。

從數(shù)字化助手到助力高校培養(yǎng)數(shù)字化人才

致辭中,饒臻首先強調(diào)了騰訊在教育領域的“數(shù)字化助手”角色:“在我們25年的發(fā)展歷程中,有20年都參與到了教育賽道中。2003年,教育精品課程首次上線,這在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中是非常早期的。直到騰訊整合了內(nèi)部的六大事業(yè)群和二十多個教育產(chǎn)品,正式發(fā)布了騰訊教育品牌。”

此次騰訊云TVP和騰訊教育一起走進同濟大學,并攜手推出TVP行業(yè)教育大使獎項,旨在助力高校培養(yǎng)更多的數(shù)字化人才,共同為我國的智慧教育事業(yè)做出更多貢獻。

開辟教育新賽道,塑造發(fā)展新優(yōu)勢

在《教育數(shù)字化轉型的體制機制探討》的主題演講中,同濟大學信息化辦公室主任、騰訊云TVP許維勝老師首先介紹了學研界在數(shù)字化轉型上的發(fā)展情況:“目前,各教育管理部門都已參與到相關技術的落地和調(diào)研中,包括教育管理部門的管理、決策咨詢機構的決策,校領導的協(xié)調(diào)、信息化部門的技術實現(xiàn)和協(xié)作,以及業(yè)務部門傳達用戶的具體需求。”

隨后,關于高校如何做好數(shù)字化問題,在許維勝老師看來需要達成以下幾點共識:

·一把手工程,一把手要充分重視;

·跨部門、跨業(yè)務領域的協(xié)調(diào)和協(xié)同;

·總結推廣可操作的計劃、組織、設計、推進的系統(tǒng)化方法;

·適度超前的場景構思;

·IT隊伍建設和師生數(shù)字素養(yǎng)提升(數(shù)字化不僅是硬件建設,關鍵是人的事);

·用戶體驗和師生滿意度;

·提升信息化部門的地位。

談及新背景下的高校數(shù)字校園建設組織模式,許維勝老師認為重點在于如何落地。“組織既是一個名詞也是一個動詞,學校的信息化組織一般就是網(wǎng)絡信息中心(或者信息辦);而如果說到工作怎么開展,則是一個動詞。在組織方面,目前一般高校都是中心化的IT組織,相對比較集中。”

但在實際推進業(yè)務數(shù)字化轉型的過程中,集中的、中心化的IT組織,并不太給力。原因主要在于數(shù)字化轉型的需求主要是在業(yè)務側,業(yè)務與數(shù)字技術的融合存在屏障。“所以,IT組織必須要下沉到業(yè)務,職能部門、院系(業(yè)務)與IT組成一體化團隊,基于統(tǒng)一的數(shù)字平臺,共同開展數(shù)字化轉型工作。”

最后,許維勝老師總結到,統(tǒng)籌數(shù)字校園的核心系統(tǒng),既要運營好校園網(wǎng)(5G)、超算中心、數(shù)據(jù)中心(云計算),各類軟件系統(tǒng)(云原生微服務)、消防系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算)、安防系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算)、智慧園區(qū)管理系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)、云計算),以及教育資源建設和共享(云計算)等,守牢“中宮”,同時還要四面張揚,關注新技術的創(chuàng)新應用。

數(shù)智化運作的本質(zhì)基于精細的模型架構

“在做數(shù)字化的過程中,經(jīng)常有人問某個項目應該如何投資,我的回答是數(shù)據(jù)的價值不是人決定的,而是它帶來的客觀價值決定的。”在《AI+低代碼技術及數(shù)字化實踐》主題演講中,中國信通院低代碼委員會顧問、騰訊云TVP沈欣老師首先明確了數(shù)據(jù)的價值是數(shù)字化轉型的重要衡量。

具體來說,數(shù)據(jù)在以下幾個方面產(chǎn)生價值:

·精細化操作減少成本;

·新的機會增加收入;

·減少不確定性、輔助決策;

·連接帶來更高效的反應速度。

在數(shù)據(jù)、信息和知識的概念演進上,沈欣老師認為,數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體,信息則是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。“比如,我們在空間中看到很多點,這是數(shù)據(jù);但當點足夠多,發(fā)現(xiàn)其是一片樹葉之后,就成為了信息。而如果在信息的基礎上進行更加高級的抽象,則成為了知識。”

所以說,數(shù)據(jù)只是過渡,知識才代表價值,未來一定是知識的年代。

那么,基于知識的數(shù)智化究竟能夠做什么?在沈欣看來,主要在于解決數(shù)字意義的問題,了解數(shù)字背后的工作和任務出現(xiàn)了什么情況,其中的難點在于數(shù)學建模。“通過精細化的模型架構,從而適用于不同的應用場景,是數(shù)智化運作的本質(zhì)。”

“從IT,到數(shù)智化,再到AGI ,未來是人工智能時代。智能化時代是一個Agents的過程,對開發(fā)代碼的要求會越來越高,效率要求也會越來越高,就要考慮怎么引入低代碼和無代碼的平臺幫助我們工作。”

沈欣老師表示,未來AI對低代碼將有巨大的顛覆作用,AIGC將會是低代碼的終局性機遇。首先,AIGC提供了從無到有的內(nèi)容生成能力,突破了人類生產(chǎn)內(nèi)容的特權。與此同時,它也可以做到已有知識的跨界創(chuàng)新,服務于0%~80%的創(chuàng)新,是一項巨大變革。

此外,據(jù)沈欣老師預判,未來三年之內(nèi)初級程序員可能會消失。原因在于編程是信息化時代的產(chǎn)物,傳統(tǒng)的軟件包括數(shù)據(jù)、算法、流程,再加上UI,通過代碼構建、軟件執(zhí)行,加上控制即可實現(xiàn)。“但到了AI+低代碼的時代,很多東西都可以更高效的自動執(zhí)行。”

未來,在算力和功耗可以持續(xù)突破的前提下,業(yè)務數(shù)據(jù)庫將直接存放大量的非結構性數(shù)據(jù),同時會變成GPT的私有訓練環(huán)境,持續(xù)迭代,最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動進入、自動校驗,以及自動根據(jù)自然語言要求,甚至能做到自動找到最佳實踐進行輸出指導業(yè)務。

微搭:開放與自由的敏捷定制PaaS中臺

在《千企百校如何借助微搭解鎖創(chuàng)新新潛力》的主題演講中,騰訊微搭教育行業(yè)負責人李萍老師先對微搭團隊的職能進行了簡要介紹:“微信云開發(fā)是微信團隊聯(lián)合騰訊云推出的專業(yè)小程序開發(fā)服務團隊,我們團隊會從開發(fā)角度做低代碼。”

截至目前,微搭完成了從快速構建到快速托管的應用產(chǎn)品矩陣。在低代碼方面的建設主要包括微搭低代碼、云開發(fā),以及微信網(wǎng)關。

“我們希望搭建的低代碼架構是一個PaaS中臺,將云開發(fā)的一系列經(jīng)驗和能力賦能給微搭,從而方便開發(fā)者在構建組件的過程中更加開放和自由。為此,我們結合了很多騰訊側的能力,比如視頻號、企業(yè)微信、教育基座,以及數(shù)字工廠之類。”

除了賦能開發(fā)者,微搭也開始走向行業(yè),產(chǎn)品應用在教育、零售,以及工業(yè)領域的輕應用和小程序開發(fā)平臺。對此,李萍老師以協(xié)同同濟大學合作構建的櫻花節(jié)應用為例:“服務商可以直接對接系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心和用戶中心,從而只需關注當下要實現(xiàn)的業(yè)務,同時起到了規(guī)范低代碼業(yè)務水平的作用。”

此外,微搭也實現(xiàn)了在流程開放平臺中的應用,打破了扁平化的業(yè)務流程,從而構建了立體化的生態(tài)。而在營銷活動場景中,不僅完成了百分之百的UI還原,通過Serverless云函數(shù)可支持高并發(fā)(10萬QPS),同時也實現(xiàn)了微信私密鏈路的安全防護。

最后,李萍老師談及微搭和AI的關系。在她看來,AIGC可以解決學習成本高企的問題,進行快速培訓,讓更多開發(fā)者迅速學習微搭的開發(fā)內(nèi)容。同時,她也覺得AIGC后續(xù)可以快速喚醒應用模塊和生成應用組件,生成代碼等遞進演變。

理解大模型、擁抱時代浪潮

騰訊云智能教育行業(yè)負責人賈鶴老師帶來《重塑智能時代生產(chǎn)力的應用實踐分享》主題演講。

賈鶴老師的分享主要分為兩個部分,首先他站在AI從業(yè)者的角度,談及如何理解當下的大模型,其次是從技術到工程,再到產(chǎn)品市場的視角,如何將對應的技術進行產(chǎn)品體系的豐富,進而賦能客戶和行業(yè)應用,帶來的思考和實踐。

首先,該如何理解大模型,他認為這是一種新范式:

·從大模型熱的現(xiàn)象到背后的實現(xiàn)

2023年是AI從業(yè)者的高光時刻。與以往不同的智能化體驗、C端用戶的快速增長,以及迅速的ToB產(chǎn)品和市場策略,ChatGPT及各種gpt大模型掀起一輪又一輪浪潮。

·關鍵技術組件,海量的高質(zhì)量訓練語料,“足夠大”的模型基座

從GPT1到GPT2,再到GPT3,訓練語料呈現(xiàn)出成百倍的增長。OpenAI所堅持的模型思路是只要模型“足夠大”就可以應對更多任務和場景,因而全球典型的科研機構和廠商都會參考類似的路徑。

此外,還包括高性能算力、高速通信、Prompt Engineering以及系列Infra的組合,才可能出現(xiàn)這樣的一個“工程奇跡”。

·對趨勢的一些思考

信息化程度越高的行業(yè),用戶容忍度更高的場景,以及復雜度更低的任務,大模型更容易結合和落地。未來行業(yè)也會更冷靜,加速實戰(zhàn)落地。同時國內(nèi),一段時間內(nèi),很可能是行業(yè)/領域大模型和通用大模型并存,一邊服務B端客戶“生產(chǎn)”需求,另一邊服務C端用戶“大眾”需求。其次,應該如何擁抱AIGC的時代浪潮?泛化性更強、通用性更強、實用性更強,是大模型時代的三個典型特征。在金融、傳媒、教育、政務、能源等多個行業(yè)頭部企業(yè)和機構已經(jīng)開啟落地實踐。

·TI平臺工具鏈升級,覆蓋大模型開發(fā)、應用全生命周期

面向大模型訓練精調(diào)場景,從數(shù)據(jù)、訓練、推理到加速 等能力,進行一套TI平臺的工具鏈進行升級。

·全面接入主流開源模型,提供更豐富的模型選擇

接入和更新主流開源模型,加速能力升級,支持更多模型,實現(xiàn)更高加速比,幫助AI開發(fā)者和生產(chǎn)商降低訓練和推理成本。

“基于以上分析來看,我們的混元大模型有四大核心能力,一是實現(xiàn)多輪對話,更理解上下文意圖;二是知識能力增強;三是構建邏輯推理能力,準確理解用戶意圖,基于輸入數(shù)據(jù)或信息進行推理、分析;四是內(nèi)容創(chuàng)作,提高生產(chǎn)力。這是我們四個維度上的創(chuàng)新和發(fā)力。”賈鶴老師介紹說。

此外,賈鶴老師也帶來了更多落地實踐的分享,MaaS助力智能應用升級,更加豐富了教育場景實踐,目前這些實踐主要包括高教場景WholePicture、重塑PaaS/SaaS產(chǎn)品等,落地于招生咨詢助手、備課輔助、知識問答助教、口語助教、AIforScience、科研助手、行政問答助手、陪伴&心理咨詢助手、生涯助手等九大場景中。

面向高校信息化或者數(shù)字化建設,同時騰訊云智能也做了更多更為具體的落地實踐:

·在科研場景探索,聯(lián)合某頭部醫(yī)學機構,共建醫(yī)療行業(yè)大模型,為居民提供連續(xù)、綜合、有效、精準的一體化智能問答健康服務,后續(xù)進一步拓展到智能影像識別,臨床試驗等科研創(chuàng)新場景。

·在教學場景探索,某省級公共教學資源平臺的智能教學問答應用升級,旨在幫助師生提升教研教學資源利用率和用戶體驗。

·在管理場景探索,“虛擬輔導員“助力高校學生及時、精準和高效地獲取生活或思政資訊。

騰訊會議:AI能力深度融合教學實踐,讓“教”與“學”更智慧!

“大模型對整個行業(yè)有非常大的影響和撬動,基于這項混元大模型的能力,我們在智能轉寫、AI小助手等多個功能上做了很多升級。”在題為《騰訊會議AI能力的創(chuàng)新應用實踐》演講中,騰訊會議教育行業(yè)負責人施徐國老師強調(diào)說。

具體落地到騰訊會議智慧教室Rooms教學解決方案上,分別從學校、教師、學生不同層面給予價值展現(xiàn)——

線上線下、校內(nèi)校外靈活連接:AI時代,學校管理更科學

融入AI技術的騰訊會議,可以豐富學校數(shù)字化創(chuàng)新建設,將傳統(tǒng)單一內(nèi)容沉淀,轉型為面向師生的“個性化、多模態(tài)”內(nèi)容知識平臺。而在學校精準培養(yǎng)的實施落地過程中,通過對課中、課后過程,進行大數(shù)據(jù)分析,業(yè)務平臺反饋用戶體驗,發(fā)現(xiàn)學生的優(yōu)點特長,促進個性發(fā)展。此外,提供面向跨校區(qū)、跨學校、跨國家的超低延時面對面的通訊系統(tǒng),無縫對接海外主流通訊平臺,豐富對外合作能力,進一步延伸學校對外影響。

兼顧實時互動教學與課程制作回放:AI時代,老師教學更輕松

騰訊會議的AI能力,可以幫助老師記錄授課內(nèi)容,自動生成多語種文字,形成課程章節(jié),方便老師導出,編寫個人專屬教材,沉淀教師個人知識資產(chǎn)。此外,可以通過生成式的內(nèi)容回顧,方便學生基于多模態(tài)進行個性化學習,并可通過權限控制管理授課內(nèi)容的可見范圍,分擔教師教學輔導壓力。而數(shù)據(jù)分析加強了課程設計,“因材施教”幫助教師了解學生關注點、困難點,實現(xiàn)教師備課內(nèi)容的科學性化的教,提升教學成就感。

智能錄制與高效互動:AI時代,學生學習更個性

在學生的學習環(huán)節(jié),AI技術的融入可以幫助學生實現(xiàn)個性化學習——通過AI生成的教學知識內(nèi)容平臺,方便每個學生根據(jù)自己的學習進度,完成個性化學習,如內(nèi)容切片與檢索等。通過簡單易用的互動工具,實現(xiàn)筆記、簽到、彈幕、搶答、分組,提升教學氣氛,提升學生教學參與積極性。

圓桌對話:

通過AI解決低水平重復建設,改進管理模式

彭愛華:今天的主題是“AI+低代碼”,我們請許老師分享一下,AI和低代碼在高等教育數(shù)字化的流程中起到了什么樣的決定性作用?

許維勝:從同濟大學的實際情況來看,AI對高校的影響大概分為三個部分:

一是對專業(yè)教學內(nèi)容的影響。我們學校每一個專業(yè)都在和AI相結合,比如說建筑設計、土木工程、智能建造、AI輔助的創(chuàng)意設計等等,這是對專業(yè)教學內(nèi)容的影響。

二是對教和學的過程影響。比如,老師的教學方法和學生的學習方法,以及教與學的模式可以如何通過AI來優(yōu)化,這也是一個方面。

三是對校園管理和治理的影響。包括各種輔助決策、數(shù)據(jù)分析和業(yè)務系統(tǒng)的架構,期間都有AI的參與,但目前還在探索和起步階段,離我們期望的目標相距甚遠。

此外,還有兩個場景是騰訊和信通院可以幫助我們實現(xiàn)的:學校的應用系統(tǒng)存在低水平重復建設問題,可以通過AI+低代碼技術改善;管理模式的改進,包括減少試錯成本,從而進行更多的嘗試,通過技術的方式不斷走出桎梏。

AI技術賦能日常,教學場景更加高效

彭愛華:感謝許老師的真知灼見,接下來想問一下王老師,您是同濟大學的校友,這次也帶著中山大學多年的信息化積累回到了母校,一定會有非常多的感觸,可以談談您對數(shù)字化領域的經(jīng)驗積累和思考感受。

王旭:感謝主持人。相較于時刻緊盯技術變革的企業(yè)來說,我們中山大學的技術并非先進,但還是有一些落地應用。比如,我們通過定位和人臉識別完成了一款新生報道的小程序,確保學生在校園內(nèi)的定位功能是網(wǎng)絡與信息中心使用騰訊的LBS服務自行研發(fā)的,雖然不是很復雜的技術,但確實在很大程度上減輕了數(shù)千名學生一起報道的擁堵現(xiàn)場。

另一項分享是我們近期和微搭團隊合作了新一代師生服務平臺,其中有一個流程是橫向科研蓋章。在完成這個項目之前,中山大學的此項流程是完全線下化的。老師們需要跑多個部門才能辦完,可能還需要跨城市辦理,非常浪費時間和精力?;谖⒋畹木€上連通能力,就把蓋章的流程和其他系統(tǒng)結合起來打通,完成了線上化。

我們上學的時代計算機還不是生產(chǎn)力工具,現(xiàn)在的電腦可以說是老師和學生最重要的生產(chǎn)工具,怎么用好這個工具就非常關鍵。通過電腦獲取知識更加方便,大大提高了學習效率毋庸置疑,但對學生來說,在處理大量信息的過程中可能力不從心,很難在有限的時間完成高效的知識提取,這是一個比較大的挑戰(zhàn)。不過,我們也從技術的跨越發(fā)展中走出了新的一步,AIGC就可以幫助老師和學生解決提煉和處理知識的問題,這是非常好的方向。但新的方向也會帶來新的問題,然后會有新的技術進一步解決,我相信技術在輔助人的認知方面還是可以形成良性閉環(huán)。

讓學生更好地匹配科技發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級

彭愛華:確實還是需要厘清技術和教育之間可能存在的矛盾關系。下一個問題想請教林楠老師。您從企業(yè)管理者的角度,是如何看待教育適應科技的發(fā)展,以及提升產(chǎn)業(yè)升級的能力?有哪些經(jīng)驗思考?

林楠:先回答您第一個問題。教育的本質(zhì)還是育人,所以談教育適應科技的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的升級,更重要的是如何培養(yǎng)學生,讓他們更好地匹配科技的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)。具體到實踐中,我認為主要基于以下四個方面:

·保持好奇的心態(tài),這點特別重要。在科技發(fā)展和行業(yè)升級上,會不斷有新的技術涌現(xiàn)和迭代,要時刻保持好奇心。

·培養(yǎng)動手能力。新技術出現(xiàn)后,人們總是看得多,動手做得少,但事情只有動手實踐才能更有積累和體會。

·提升跨學科素質(zhì)。以往單一學科可以解決很多問題,但現(xiàn)在隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越深入,非常需要跨學科的能力。

·持續(xù)學習的習慣。技術一直在迭代,我們需要保持持續(xù)學習的心態(tài)和習慣,才能跟得上未來的發(fā)展浪潮。

技術與應用場景融合發(fā)展,AI未來加持低代碼

彭愛華:感謝林老師的分享。接下來我們進入到觀點眾議的環(huán)節(jié),基于之前搜集的三個具有代表性問題,分別邀請三位嘉賓來進行回答。

問題一:對于未來幾年的技術發(fā)展前景,哪一些趨勢和創(chuàng)新值得我們關注?

問題二:就您所了解的先進技術,在當前數(shù)字化應用領域有哪些潛力可以挖掘?

問題三:AI是否會取代程序員,以及和低代碼之間的技術關系是怎樣的?

許維勝:在教育行業(yè),數(shù)字化轉型解決的問題主要是需求側的高質(zhì)量個性化發(fā)展,這是從學生角度來說。作為供給方,學校如何將所存資源給到形形色色的每一位學生也是一個關鍵問題。這里涉及到三個模型,我們稱之為學習者模型、教學模型和知識模型。

學習者模型最重要在于數(shù)據(jù)打通;教學模型比較像物流系統(tǒng),將老師提供給學生的知識進行搬運;知識模型主要在于知識的表現(xiàn)可能會運用到元宇宙的一些技術。此外,未來教育行業(yè)會發(fā)展出很多和場景關聯(lián)的技術,技術與應用場景的融合將是一大趨勢。

彭愛華:確實,未來的高等教育可能不在高校圍墻里面,也可以通過數(shù)字化無時無刻、隨時隨地的存在。下面請王旭老師再談談您的看法。

王旭:從自然語言處理到CNN,再到深層神經(jīng)網(wǎng)絡的自然語言處理,技術的發(fā)展是日新月異的。如果讓預測明年會出現(xiàn)什么新技術,我確實沒有這個能力。但是,我可以暢想未來有一天可以在元宇宙中進行學習,生活,可以將包括ChatGPT,語音轉文字,圖像處理等機器學習應用在元宇宙之中,讓其更加真實。

關于AIGC的能力和低代碼的結合,我認為還是比較完美的。包括ChatGPT在內(nèi)的AIGC基本上通過了圖靈測試,可以理解人類的語言,那和低代碼結合起來就非常方便。

但是以目前的AI能力,在細節(jié)的把控上是不足夠的,想要完全代替程序員還是不可能的。通過和AI的交流,可能完成百分之七八十的任務,但是對業(yè)務深入理解性的功能還是需要初級甚至資深程序員來完成。

彭愛華:接下來有請林老師站在騰訊的視角,您是如何看待這三個問題的?

林楠:人類的智慧實在太強大了,可以創(chuàng)新的技術非常多,但從我個人關注的場景來說,還是對大模型和虛擬現(xiàn)實最感興趣。

大模型對現(xiàn)有產(chǎn)品的重構已經(jīng)影響到我們?nèi)粘I畹姆椒矫婷?,比如新能源智能汽車通過引入AIGC可以進行人車交互。再比如,騰訊利用自研混元大模型進行趨勢預測,從而提升廣告效率,也是一種預判趨勢和輔助決策的能力。

此外,回到今天的主題,我認為AI在未來會加持低代碼,首先是改變代碼的形態(tài)和交互方式,原來通過拖、拉、拽來實現(xiàn)一個應用,現(xiàn)在用自然語言就可以完成交互。雖然在生成復雜代碼上還有相當?shù)碾y度,但是在低代碼集成大模型的能力之后,可以實現(xiàn)更加個性化的應用調(diào)整。微搭聯(lián)合騰訊大模型混元也在這方面積極地做一些嘗試,相信不久會有機會給到大家使用體驗。

結語

數(shù)字化轉型道阻且長,對于當下的高校來說,可能依然處于深度挖掘轉型場景的初級階段。而在挖掘的基礎上,需要不斷思考如何通過技術工具賦能,讓轉型路徑更加平穩(wěn)順暢,AI+低代碼無疑是驅(qū)動這一進程的重要催化劑。

而無論產(chǎn)、學、研,科技界的不同領域都是騰訊云TVP踐行“用科技影響世界”的寶藏之地。未來,我們?nèi)詫⒈謱徤鞫鴺酚^的理性態(tài)度,帶來更多業(yè)界實踐。

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