FOMO情绪蔓延?李彦宏给出了解药

AI 带来的焦虑越来越严重,一个诞生于 90 年代的名词 “ FOMO ”( Fear of Missing Out ),中文称为 “ 错失恐惧症 ” —— 甚至成了这个行业的专属名词。

早期这只是一些大模型创业者的焦虑,但现在已经蔓延到了更多人,怎么做应用?怎么做智能体?会不会错过 AI 风口?会用 AI 工具的人会不会顶替掉自己的工作?都在成为焦虑点。

更多人意识到,有了 AI 辅助,原本许多专业工作的门槛正在快速降低——就像打字员原本只有专业人士能做,但后来人人可打字;短视频风口前,做视频只是从业者专属,而如今人人都可做博主。

一旦错过,可能错失的不只是风口,还有原本的饭碗。

把门槛降到足够低的 AI 工具,正在一一出现:就在昨天的 Create 2024 百度 AI 开发者大会上,李彦宏又一口气宣布了 3 个 AI 开发工具:AgentBuilder 、 AppBuilder 和 ModelBuilder。

看着是 3 个专属名词,其实只说了一件事:让不懂代码的人,用中文就能上手开发,会说话就能做应用,让人人成为开发者。

难易程度逐级递增,无论懂不懂代码,都能在里面找到趁手的 “ 兵器 ”。

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比如其中的 AgentBuilder 和 AppBuilder ,都完全支持零代码模式。知危编辑部也体验了下这两个工具,觉得自然语言确实已经在慢慢成为新的通用编程语言,普通人也越来越能体会到开发者的乐趣。

先来说 AgentBuilder ,它是个智能体开发工具,开发过程几乎不涉及代码,如果你略懂一些,还能自己选低代码模式。

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开发智能体的过程就非常简单了,想要什么智能体,直接在设定里,输入你想它实现的功能就行。

接下来到配置页面,除了修改开场白、引导词之外,基本上就是动动鼠标的事情。不仅能添加官方自带的小组件,还可以自己导入知识库,文档或者链接都可以。

像是我们要开发一个旅游助手,就可以在数据库里面加一些专门做旅游攻略的网址,它可以做到每天更新。

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设置好基础配置之后,还能自己创建数字形象,选择专属的声音。

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当然不用代码开发出来的智能体,在使用体验上也丝毫不逊色。比如我们让开发出来的旅游助手,帮忙规划一下杭州三天游玩的攻略,它除了给出详细的行程之外,还不忘给出一些网络上的旅游攻略,以供参考。

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而且因为和携程有合作,开发出来的旅游助手也能实时调用里面的信息。让它推荐一些酒店,不仅能准确说出酒店的评分和价格,还能直接把购买入口贴出来,点进去就能买。

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如果觉得 AgentBuiler 已经满足不了自己的开发需求,也没关系,百度还有内置更多功能的 AppBuilder 。

用它开发 AI 应用,配置页面会比 AgentBuiler 稍微复杂点,但也因此还能开发出更多有实用性的应用。

在发布会上,百度就展示了和华北电力大学合作的一个案例,他们开发出一个供学生用的 AI 助手,查学校制度、查课表、充饭卡、借书等等,都能在里面给解决了。

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即便功能多了不少,但用它开发应用步骤并没有麻烦多少,依旧可以用自然语言,甚至昨天还上线了 “ 三步生成应用 ” 的功能。

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比如知危编辑部要开发一个能帮忙找专业论文的应用,第一步,先起个 “ 论文助手 ” 的应用名;第二步,解释下应用的功能;第三步,到工具组件里面,选出适合应用的组件。

百度在昨天更新了一波之后,已经有 55 个工具可以挑选,像是文生图、图像内容理解,还有语音识别等等,这种多模态组件 AppBuilder 都支持。

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我们主要选了预印论文平台 Arxiv ,和一些图像处理,文本处理的组件。

前前后后差不多五分钟,论文助手就开发出来了。用起来也挺顺手,比如这段时间,大模型领域里混合专家模型( MoE )很火,让它帮忙找几篇介绍 MoE 的论文,行动很迅速,不仅找来了论文,还给出了每篇论文的摘要,再继续追问论文里面的内容,也都能回答出来。

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要是懂点代码的话, AppBuilder 这次还可以选择代码态模式,能提供包括SDK、开发环境、调试工具、应用示例代码等各种开发套件和应用组件。

至于更专业的开发者,百度也提供了更适合他们的开发工具:ModelBuilder,让高效低价生产定制模型成为可能。

具体一点来讲,这个工具就是让开发者们能针对不同场景,微调出一个混合专家模型( MoE )出来。

为此,ModelBuilder 预置了 77 个大模型,有自家旗舰的 ERNIE3.5 和 ERNIE4.0,还有各种尺寸、针对各种垂直场景的模型。开发者可以针对自己要定制的模型,从里面选择几个进一步定制。

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总的来说,百度提供的这三个 AI 开发工具,让不懂代码、略懂代码和专业开发者,都能找到适合自己的工具。

除了让所有人都能用上 AI 开发工具之外,百度这次还解决了开发者们一直以来都很头疼的 “ 变现 ” 问题,新增了流量变现渠道。

在 AgentBuilder 上开发出来的智能体,能接入到百度生态的其他产品,比如小度、贴吧、地图等等,AppBuilder 也新增了多渠道应用分发与集成功能,能一键分发到微信公众号、web 端等等,开发者们根本不用担心后续的流量分发问题。

更重要的是,它们都还有专门的数据分析入口,让开发者们能有针对性地对智能体再调优。

而这几个 AI 开发工具迭代到这样的效果,也是百度在踩了无数坑、交了很多学费才做到的。

去年一年,他们在芯片、框架、模型、应用这四层架构上不断优化,试图把成本打下来。到现在,支撑这些开发工具的地基:文心大模型,在性能上也有非常显著的提升,算法训练效率提升了 5.1 倍,周均训练有效率达到了 98.8%,推理性能提升了 105 倍,推理的成本降到了原来的 1% 。

从百度对 AI 开发工具的投入程度,我们也不难看出他们对 “ 人人成为开发者 ” 的决心,而它费这么大功夫降低开发门槛,归根结底就是为了激发出更多优质的 AI 原生应用。

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据 IDC 的数据,2027 年全球生成式 AI 的市场规模将达到 1454 亿美元,在国内,这一数字会增长至 129 亿美元,2023-2027 年复合增长率高达 55.1% 。作为生成式 AI 的一部分,可以预见的是,未来一段时间内,AI 原生应用将会成为业内的发展趋势。

而 AI 原生应用的生态,也很可能决定着大模型应用能力的上限。

正如李彦宏说的,“ AI 正在掀起一场创造力革命,未来开发应用就像拍视频一样简单 ”。

而在 “人人都是开发者,人人都是创造者 ” 的未来,或许大模型的价值也能更快地被挖掘出来。

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