AI趋势周报第262期:AI如何成为敏捷团队一员?Scrum.org营运长给答案

Scrum.org营运长Eric Naiburg针对敏捷开发的敏捷教练、产品负责人和开发者等3大角色,分别说明AI可如何辅助,比如用AI来监管进度,比如不论是单一团队还是跨团队,AI可整合至Jira或AzureDevOps等管理工具中,来追踪每个敏捷冲刺(Sprint)进度、提供流程指标视觉图等。

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AI如何成为敏捷团队一员?Scrum.org营运长给答案

敏捷开发组织Scrum.org营运长Eric Naiburg前阵子撰文分享,AI加入敏捷开发Scrum,可提高团队生产力。首先,Scrum是套敏捷开发框架,是一种软体开发工作方法,其中有3个重要角色,包括敏捷教练(Scrum Master)、产品负责人(Product Owner)和开发者(Developer),这3种角色各司其职,搭配Scrum流程快速迭代、执行专案。

Eric Naiburg针对这3大角色,分别说明AI可带来哪些助益。比如敏捷教练可借AI来优化会议管理,像是用来安排管理会议行程、生成议程、记录会议重点,或用Otter.ai等工具来转录、总结会议内容,进而在企业通讯工具Slack上交流讨论,同时追踪决策方向。又或是用AI来监管进度,比如不论是单一团队还是跨团队,AI可整合至Jira或AzureDevOps等管理工具中,来追踪每个敏捷冲刺(Sprint)进度、提供流程指标视觉图,以及针对潜在瓶颈给予建议。要是在冲刺回顾时,团队参与度不高,敏捷教练也能请AI给些建议。

再来,产品负责人则可用AI来确定产品待办清单(Backlog)优先顺序,比如分析市场趋势、客户回馈和使用资料来排序。同理,AI也能用来推估一些假设,像是「要是删除这个功能,会产生哪些影响?」Eric Naiburg补充,虽然产品负责人和Scrum成员也能做到这件事,但通常时间有限,AI则能模拟多种情境,也能消除个人偏见。同时,AI也能协助精进Scrum中的使用者故事(User Story)、预测分析潜在影响、透过产品描述找出潜在使用者,或是用来进行产品发想和验证,以及市场分析和竞争力分析等。

对所有类型的开发者来说,AI可用来管理产品待办清单,比如将使用者故事拆解为多个任务,再根据类似的待办清单专案来预估所需的工作量。同时,他们也能用AI协助设计、开发产品原型,像是根据特定限制和要求,产生多种设计方案,开发者也能在AI产生的虚拟原型中,模拟各种条件和压力测试,有助于在早期阶段发现潜在问题。最后,软体开发者也能借助AI,来辅助程式码撰写和审查、自动化测试,以及生成测试资料。该框架由OpenAI解决方案团队开发和管理,但他们首先表示,该框架目前属于实验阶段,尚未作为正式生产环境所用,因此目前也不受OpenAI官方支援。虽然如此,团队指出,Swarm使用2个核心抽象,包括代理和Handoffs,来将代理协作与代理执行任务轻量化、高可控且容易测试。

同时,OpenAI也  AI资料中心     核电     能源  

Google采购先进核电来支援AI资料中心

本月14日,Google发文揭露AI资料中心用电新方向,他们与美国能源公司Kairos Power签署协议,将使用其多个小型模组反应炉(SMR)产生的核电,来支援AI资料中心营运,预计2030年前部署第一座SMR,2035年前再部署其他SMR,预计可产生500MW无碳电力。

过去,核能发电因安全隐忧、核废料处理等因素,遭许多国家弃用。但随著核能技术进步,以及AI的庞大电力需求,属于低碳能源的核电再度受到重视。现阶段的主流技术有压水反应炉(PWR)、沸水反应炉(BWR)、快中子反应炉 (FNR)、第四代核反应炉技术,以及SMR等。SMR不只安全性高,也比传统核反应炉小很多,还能模组化组装、方便部署。

Google表示,这个SMR协议很重要,不只能支援AI发展,还能无时无刻产生无碳能源、满足电力需求。而今年,美国科技大厂纷纷向核电靠拢,如Amazon在3月以6.5亿美元的价格,向独立电厂Talen Energy购买Cumulus资料中心园区,该园区可使用960 MW电力,并由Talen Energy位于附近的Susquehanna核电厂供电。微软也在9月与美国核电营运商Constellation Energy签署为期20年的购电协议。

  .NET    AI服务整合      微软  

简化AI服务整合流程,微软释出新.NET函式库

微软最近推出一款全新的Microsoft.Extensions.AI预览版套件,是一款专门针对.NET平台设计的函式库,提供标准化AI服务抽象层,来让开发者更轻松地将AI整合到应用程式中。微软打造这款套件,是要解决目前AI服务众多、开发者需替每个服务实作不同整合方法,增加开发复杂度和维护成本的问题。

进一步来说,Microsoft.Extensions.AI套件提供统一的C#抽象层,开发者可用相同的程式设计方式,来整合不同的AI服务。也就是说,无论使用OpenAI、Azure AI还是其他AI服务,开发者都可利用相同的程式码结构和介面来操作,不必替每个服务单独学习或写不同的整合方式。此外,Microsoft.Extensions.AI套件还结合AI应用开发框架Semantic Kernel的高阶功能,来提高开发AI应用程式的灵活性和扩展性。  批次处理     查询     Anthropic  

Anthropic上线可批次处理LLM查询的API

作为OpenAI主要竞争对手之一,Anthropic最近推出Message Batches API,可让开发者用来异步处理大量查询,其成本比调用标准API还便宜50%。适用于非时间敏感的任务。不过OpenAI已于今年4月,推出同样号称可节省50%成本的Batch API。

Anthropic说明,开发者使用Message Batches API,每批次可送出最多1万个查询,且每批次的处理时间不到24小时。Message Batches API现为公开测试版,可支援Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus和Claude 3 Haiku等模型,Amazon Bedrock上的Claude用户也能使用批次推论,接下来还会支援Google Cloud Vertex AI上的Claude用户。  影像生成     Firefly     Adobe  

Adobe公开测试Firefly影像生成模型

Adobe在自家Adobe MAX创意大会上宣布,Firefly影像生成模型已进入公开测试阶段,同时发表支援Creative Cloud各种应用的Firefly功能。进一步来说,去年3月问世的Firefly是一创意生成式AI系列模型,主要版本有可生成图像的Firefly Image Model、可生成向量模型的Firefly Vector Model、可生成海报或传单的Firefly Design Model,以及今年新增的影像生成模型Firefly Video Model。

这1年多来,Adobe已将Firefly整合到自家Photoshop、Express、Illustrator及Substance 3D等应用中,也让Firefly支援Creative Cloud应用流程。自Firefly发表以来,使用者用它生成的图像已有130多亿张了。新的Firefly Video Model允许使用者输入文字叙述或静态的参考图像,并将它们转成影像。该模型可用来生成自然世界的影片,或藉影像中的图片来生成可填补空缺的B卷;也能利用摄影机的角度、运动及缩放等控制功能来建立完美视角;或者生成各种效果,再将它们整合至既有的影像上。

图片来源/Google、微软、Adobe

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资料来源:iThome整理,2024年10月