在大模型时代，研发效能的提升主要体现在以下几个方面：
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架构优化与Scaling Law泛化：大模型的创新体现在架构的不断优化与规模化发展上。通过改进模型架构，提升性能的同时降低计算成本，使得大模型更加高效和适应性强。Scaling Law（规模定律）在模型性能提升中起到了指导作用，推动了模型规模与性能关系的深入研究。
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AGI探索与空间智能：通用人工智能（AGI）与空间智能推动智能系统进化。大模型企业的技术迭代为实现更接近人类认知的智能系统奠定了基础，推动了智能机器人、自动驾驶等领域的突破性进展。
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自监督学习与数据驱动创新：自监督学习方法在大模型训练中得到广泛应用，通过利用海量未标注数据，显著提升模型的泛化能力和适应性。这种数据驱动的创新方式，不仅减少了对高质量标注数据的依赖，还加快了模型训练的效率。
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代码辅助编写：谷歌利用大模型技术提升内部研发效率，通过在代码自增长工具中集成大模型，辅助完成部分重复性工作（如自动导入包、自动生成构造函数等），缩短了工程师的编码时间。
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代码搜索引擎：谷歌开源了基于大模型的代码搜索引擎，可以自动匹配代码片段并提供相关文档，大幅提高了工程师的开发效率。
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自动测试工具：微软研究院开发了基于大模型的自动测试工具，它可以自动检测代码中的Bug，并生成相应的测试用例。经过实测，该工具在发现错误率和测试覆盖率上都能超越人工编写的测试用例。
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需求管理：基于大模型的需求管理，对需求进行自动拆分，即把用户需求拆分成产品需求，提高需求分析的效率。
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智能研发体系建设：中国工商银行推动智能研发体系建设，期望将大模型应用于需求设计、编码、测试、发布、迭代的代码开发全流程，提高研发效能。
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AI智能编码助手：喜马拉雅推进AI智能编码助手实践，并通过推理加速、提示词优化、RAG优化、工程层面联邦查询以及经验优化等方式提高AI智能编码助手的效能，显著提升了代码生成的效率和质量。
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AI研发助手CodeLike：贝壳AI研发助手CodeLink包含AutoComplete代码补全、CodeChat结对编程助手和WorkBench私域工作台三个部分，旨在提升研发效率和编程体验。CodeLink在内部正式推广后，覆盖90%的研发人员，多语言的综合采纳率为23%、AI代码占比达到12%。
这些实践展示了大模型在提升研发效率方面的潜力和实际应用效果。通过集成大模型技术，企业能够提高研发流程的自动化水平，减少重复性工作，提升代码质量和开发效率。