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生成式 AI 如何释放开发者的生产力?

生成式 AI 可以将程序员的开发速率提高两倍。技术管理者有望通过 AIGC 应用,大幅缩短四类关键开发任务的完成时间,进而提升组织生产力。 ——麦肯锡《通过生成式 AI 释放开发者生产力》 01 生成式 AI 将如何影响研发效能? 麦肯锡最近的一项实证研究发现,生成式 AI 工具可以显著提升程序员的开发速率,进而显著提升组织生产力。 该研究对来自美国和亚洲各地的 40 余名开发者展开了观察和实验。参与者们需要执行三种常见的开发任务——代码生成、代码重构和文档编写,而开发者特征、任务的完成时间和复杂性,以及代码质量等数据被科学地记录下来。 研究结果表明,在生成式 AI 的辅助下,可维护性代码文档可以在一半的时间内完成,新代码生成效率提升近一倍,而代码重构类任务的完成时间也节省近三分之一。在新工具和流程的推动下,结合正确的技能提升和企业赋能,这些速度的提升可以转化为生产力的提高,并超越过去工程生产力的进步。 不过,任务完成时间的减少也可能会因开发任务的复杂性和开发者经验而有所差异。对于高复杂度任务,由于开发者缺乏必要的背景知识,其时间节省不足 10%。此外,在某些情况下,使用了 AIGC ...

扩散模型加速采样算法 OLSS,大幅提升模型推理速度

论文: Zhongjie Duan, Chengyu Wang, Cen Chen, Jun Huang, Weining Qian. Optimal Linear Subspace Search: Learning to Construct Fast and High-Quality Schedulers for Diffusion Models. CIKM 2023 背景 近年来,在图像生成领域,对于扩散模型的成功我们有目共睹。与基于 GAN 的生成模型不同,扩散模型需要多次调用模型进行前向推理,经过多次迭代,才能得到清晰完整的图像。扩散模型在大幅度提升生成效果的同时,也因其迭代式的生成过程面临严重的计算效率问题。我们希望改进扩散模型的生成过程,减少迭代步数,提升生成速度。 加速算法的统一分析 这其实揭示了调度机设计的本质——在由模型输出值和初始高斯噪声张成的向量空间中求解下一步的。不同的调度机仅在迭代公式的系数上存在不同,我们决定设计一个新的调度机,将迭代公式中的系数设计成可训练的,使其对应的近似计算过程更加精确。 算法架构 此外,为了进一步降低这个算法的误差,我们还对 {t...

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