未来十年，谁将主导软件研发的变革？

想象一下，当编程变成和电力、网络一样随手可得的工具时，我们正经历着一场令人惊讶的开发方式变革。

现在，许多开发者都把 AI 编程工具融入到他们的日常工作中。根据 Stack Overflow 2025 的调查，竟然有 84% 的开发者表示他们已经在使用或打算使用这些 AI 工具。而在美国的大型公司中，这个比例甚至更高，达到 92% 的开发者在工作或私下项目中使用 AI 编程工具，其中有 70% 的人认为这些工具显著提高了他们的工作效率和代码质量。

所以，当我们谈到 AI 和软件开发的融合时，这已经不再是个梦，而是正在发生的事情——在你按下回车的那一瞬间，可能就是你体验到这场变革的一部分。

在这股变革的浪潮中，2025 全球机器学习技术大会·AI赋能软件开发专题也应运而生。在这场大会上，来自各个领域的技术专家将带你全面了解 AI 编程的前沿实践和未来趋势，从技术原理到模型训练，再到企业落地，无一不涵盖。

李戈教授将分享一个关于程序逻辑推理的大语言模型的能力突破的话题。

他是北京大学计算机学院的长聘教授，同时也是人工智能研究院的双聘教授，担任教育部长江学者和中国计算机学会（CCF）软件工程专委会的副主任。

他在国际上推动了“基于深度学习的程序理解与生成”研究，许多研究成果被广泛引用，被视为开创性工作。他的团队在“基于大模型的软件开发技术”领域一直保持活跃，研究转化成果 aiXcoder 已经服务于航天重大工程、金融和 IT 行业的领军企业，以及数以百万计的开发者，具有重要的产业影响力。

在本次分享中，他将针对大语言模型在辅助软件开发中的显著作用进行探讨，同时也会谈及 LLM 在状态推理和泛化方面的问题，以及这些基本能力的缺陷如何影响程序生成、理解等软件开发任务。

他的目标是从逻辑推理的角度，分析当前 LLM 面临的挑战以及潜在的研究进展，推动 LLM 能力的提升，促进基于 LLM 的智能软件工程的发展。

彭佳汉：Qoder平台如何实现智能编程的落地

如果说逻辑推理能力的突破是大语言模型更深入发展的基础，那接下来要谈的就是如何将这些技术在企业中真正应用，成为研发团队可信赖的“智能助手”。这方面的先锋就是来自阿里巴巴的Qoder技术专家彭佳汉。

他在Qoder平台的架构设计、上下文处理和SPEC机制中发挥了重要作用，特别是在Agent架构、工具调用和多轮协作方面积累了丰富的实践经验。此前，他在支付宝推动金融场景中的Agent技术落地，收获了宝贵的一线经验。

在这次大会上，他会分享《新一代Agentic Coding平台Qoder如何推动AI Agent在软件研发中的真实落地》，主要内容包括：

• 软件工程中的痛点，以及AI编程工具的兴起；

• Qoder平台的核心能力，比如上下文引擎、Repo Wiki、内存管理和SPEC驱动开发；

• 典型案例展示，AI Agent如何超越“代码补全”，实现全面理解和端到端生成。

他认为，Qoder的探索不仅仅是工具的升级，更是AI程序员从“辅助者”转变为“协同者”，标志着智能化软件研发的新篇章的开启。

夏伟：CodeBuddy带来的AI编程新协作模式

在智能编程的浪潮中，如何实现人机之间的高效协作，已经成为大模型应用的重要议题。来自腾讯的夏伟，目前负责CodeBuddy代码大模型的研发，拥有丰富的大语言模型开发与应用经验。

他曾在华为和腾讯参与多个领域的项目，包括推荐系统、教育和代码实践，致力于提升产品的核心竞争力，让用户切实感受到AI带来的便利。同时，他在EMNLP、AAAI、KDD、WWW和WSDM等国际会议上发表了多篇学术论文。

在这次大会上，夏伟会带来一场名为《AI Coding 人机协作新范式：CodeBuddy 的模型探索与工程实践》的主题演讲。他会聊到的重点内容包括：

• 回顾智能编程的历史背景，理清技术的演变和未来的应用趋势；

• 深入探讨CodeBuddy的产品形式以及大模型的训练经验；

• 解析代码大模型的训练策略，涵盖数据合成、预训练以及后期训练（SFT、RLHF）等环节；

• 讨论模型在代码补全、NES、Craft Agent等任务中的具体应用；

• 分享多维度评测体系的设计思路和线上实验的结果。

通过这次分享，参会者不仅能更好地理解CodeBuddy在技术和产品上的探索，还能洞悉AI编程在企业和研发合作场景中的实际价值与未来发展方向。

接下来，陈一言会分享《从繁琐到突破——Coding Agent 的落地实践与多智能体原理解析》。在软件开发的过程中，脚本编写、单元测试生成和代码调研等琐碎的任务总是让研究者们费尽心思。来自百度 Comate 的高级算法工程师陈一言，正专注于大模型推理、工具调用以及提升开发者的工作效率，力求让AI编程真正融入日常研发。

在大会上，他的演讲将围绕三个重要内容展开：

• Coding Agent的落地实践：借助自然语言驱动的流程自动化、自动化测试和代码库问答，显著提升开发和研究的效率；

• 多智能体协作机制的解析：从原理层面分析多智能体的合作方式；

• 结合真实案例，展示Coding Agent如何实现快速复现论文、跨库理解和质量保障，同时提供可参考的实施路径与原理启示。

陈一言的分享不仅展示了AI编程在实际开发中的价值，还深入分析了多智能体协作如何提升软件开发效率，为开发者提供了切实可行的实践经验和创新思路。

张少博：LLM Agent 在软件工程中的实践与探索

在软件工程的世界里，如何让人工智能真正融入实际开发和维护，一直是个大难题。智谱 AI 的算法研究员张少博，专注于自然语言处理（NLP）领域，尤其是在模型训练和实际应用方面。他在2023年加入智谱AI，主要负责 CodeGeeX 代码模型和嵌入模型的训练，还带领团队开发和迭代 CodeGeeX Agent 的功能。

在这次大会上，张少博会分享一个主题为《LLM Agent 在软件工程中的典型应用与实践》的演讲，内容将围绕以下几个重要方向展开：

• 深入分析人工智能在开发与维护过程中面临的潜力与挑战；

• 探讨 LLM Agent 的必要性以及它如何满足实际开发中的需求；

• 讨论 Agent 化模型的优势：它不仅能理解代码，还能自主规划、调用工具并完成复杂任务；

• 展示 LLM Agent 在具体开发场景中的应用效果，评估它的能力边界；

• 展望未来 AI 开发助手的形态与发展方向。

张少博的演讲将不仅仅是技术实现的分享，还能帮助开发者更直观地理解人工智能在软件工程中如何从辅助角色转变为主动协作的可能性。

韦体东：从 Vibe 到 Strict——AI 编程如何重塑企业级开发

当许多开发者还在享受“氛围编程”，追求 AI 在个人项目中快速出代码的乐趣时，企业级开发却面临着更为复杂的挑战。深信服的研发主管兼 Costrict 产品负责人韦体东提到，AI 生成代码的速度虽然很快，但在企业环境中，尤其是涉及内网数据安全和高质量标准时，传统的“先上线再修补质量”策略几乎行不通。比如，金融系统的交易安全、电商平台的订单准确性以及医疗软件的合规性，这些都意味着每一行代码都承载着重要的责任，绝对不能掉以轻心。

### AI编程如何重塑企业开发的未来

在这次大会上，韦体东会分享一个很有意思的话题：《从 Vibe 到 Strict：AI 编程如何重塑企业级开发》。他的重点是，质量才是提升效率的根本所在。具体来说，他会讨论以下几个方面：

• 分析传统开发中“速度与稳定”的矛盾，利用真实案例和数据来揭示“问题后移”所带来的后果。

• 介绍一种质量驱动的开发流程，从“写代码前制定规则”，到“写代码时自我验证”，再到“写代码后进行双重检查”。

• 确保内网安全和质量可控，减少后续返工，真正实现提高效率的目标。

通过这场分享，韦体东不仅展示了 AI 编程在企业级开发中的应用路径，还让我们看到 AI 不再仅仅是一个加速工具，而是质量和效率双重保障的关键，开启了企业研发的新模式。

除了韦体东，会议还会邀请到 ClackyAI 的创始人兼 CEO 李亚飞，以及亚马逊 Kiro 的负责人。他们会亲自到场，分享关于 AI 编程工具的创新和智能化研发的最新实践，为开发者提供更多前沿的视角和行业经验。

关于全球机器学习技术大会，自 2017 年启动以来，已经吸引了数万名 AI 研究者、工程师和企业决策者，共同见证 AI 技术的快速发展。

在2025年的大会上，邀请到了 GPT-5 和 Transformer 的核心发明人、OpenAI 的研究科学家 Lukasz Kaiser，以及前 OpenAI 研究员、清华大学的吴翼教授和前 DeepMind 研究员王佳楠，他们都是定义 AI 时代的重要人物。

大会还汇聚了来自北大、清华、百度、阿里、腾讯等一线 AI 技术实践者，以及全球顶尖学者和产业精英。他们将围绕大语言模型技术、大模型应用开发、智能体工程等前沿话题展开深入交流，共同探讨 AI 技术的突破与落地实践。

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