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AI寫代碼新姿勢(shì):一個(gè)截圖,代替千行代碼

人工智能 新聞
只是一張圖和一句話,AI就“唰唰唰”的把代碼給寫出來了。

現(xiàn)在寫代碼,最fashion的“姿勢(shì)”應(yīng)該是什么?

答案或許就是:截圖。

沒錯(cuò),就像這樣,先隨便找個(gè)網(wǎng)頁,截取想要的那部分界面,然后“喂”給AI,并附上一句Prompt:

參考這個(gè)頁面,生成一個(gè)類似的HTML頁面。

只是一張圖和一句話,AI就“唰唰唰”的把代碼給寫出來了。

有了這個(gè)功能,前端程序員搞簡單的頁面代碼可就方便太多了(甚至編程小白都可以嘗試做網(wǎng)頁)~

而且這個(gè)AI啊,還不是國外的什么應(yīng)用,正是商湯在今天GDC(全球開發(fā)者先鋒大會(huì))中辦公小浣熊2.0最新升級(jí)的功能。

不得不說,國產(chǎn)AI的含金量還在持續(xù)上升中~

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△商湯科技小浣熊負(fù)責(zé)人,賈安亞

縱觀整場發(fā)布會(huì),一個(gè)最大的感受就是,商湯辦公小浣熊2.0不僅僅是增添新功能這么簡單,更是把辦公AI從一個(gè)助手的角色轉(zhuǎn)變成了有自主執(zhí)行能力的智能體

這又該如何理解呢?我們繼續(xù)往下看。

辦公AI:從有用,到好用

截個(gè)圖就能寫代碼,還只是辦公小浣熊2.0新功能的一隅。

小浣熊這次是把“日日新”融合大模型原生融合多模態(tài)能力結(jié)合了進(jìn)來,實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)理解和交互。

舉個(gè)例子。

數(shù)據(jù)分析是大家在辦公場景中或多或少都會(huì)接觸到的工作內(nèi)容之一,用上了辦公小浣熊2.0,效率直接變得Pro Max了。

數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段,它能自動(dòng)幫你搞定數(shù)據(jù)里的各種麻煩,比如補(bǔ)全漏掉的數(shù)據(jù)、修正錯(cuò)誤、統(tǒng)一格式、去掉重復(fù)內(nèi)容、轉(zhuǎn)換類型,還能解決文字亂碼問題。

這樣一來,在數(shù)據(jù)分析最初階段,就能把速度和準(zhǔn)確性給提升上去。

為了能讓你把數(shù)據(jù)看得更清楚,辦公小浣熊2.0還支持數(shù)據(jù)可視化。

它能自動(dòng)幫你選最合適的圖表,生成好看又清晰的圖表,重點(diǎn)信息一目了然。

還可以根據(jù)需要調(diào)整樣式和布局,甚至做出可以互動(dòng)的圖表。就算你不懂復(fù)雜的工具,也能輕松做出專業(yè)的數(shù)據(jù)圖表。

不僅如此,辦公小浣熊2.0還具備模式識(shí)別和趨勢(shì)分析的能力。

同樣是自動(dòng)的方式,它可以幫你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律,識(shí)別時(shí)間數(shù)據(jù)的趨勢(shì),找出異常值和波動(dòng),預(yù)測未來的走勢(shì),還能分析不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

那些原本需要專業(yè)統(tǒng)計(jì)知識(shí)才能完成的分析任務(wù),現(xiàn)在一個(gè)AI就能搞定。

下面的例子中就展示了讓小浣熊預(yù)測《哪吒2》票房的過程:

當(dāng)然,若是還有不懂的問題或進(jìn)一步的需求,我們依舊可以通過對(duì)話的方式來提問。

甚至聯(lián)動(dòng)Excel、txt、Word、和PDF等多個(gè)不同類型文件,直接讓它生成一個(gè)完整且多模態(tài)的報(bào)告都是OK的哦~

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但不僅限于數(shù)據(jù)分析這一類任務(wù),辦公小浣熊2.0已經(jīng)將剛才我們展示的模式“融會(huì)貫通”到了近乎全場景中。

而這種模式,可以為歸結(jié)為“三步走”

第一步是規(guī)劃(Plan):在規(guī)劃階段,可以自主整合世界知識(shí)(預(yù)訓(xùn)練階段信息)、網(wǎng)絡(luò)信息(互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息)和自有數(shù)據(jù)(私域知識(shí)網(wǎng)信息)。

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第二步是分析(Analysis):在分析階段,可以有效地對(duì)數(shù)據(jù)和文檔進(jìn)行分析并從中挖掘有效信息。

第三步則是創(chuàng)作(Write):基于上面步驟,進(jìn)而完成內(nèi)容生成、智能校對(duì)信息源并輔助創(chuàng)意創(chuàng)作,完成各類復(fù)雜任務(wù)。

總而言之,現(xiàn)在的辦公AI,可以說是熟練學(xué)會(huì)了如何使用人類工具,通過不斷地將執(zhí)行結(jié)果作為反饋信息源參與至?xí)捴?,可以不斷提升AI的自主工作能力,進(jìn)而泛化更多應(yīng)用場景、發(fā)揮更大價(jià)值。

嗯,是從有用,轉(zhuǎn)向了好用。

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代碼小浣熊也升級(jí)了

除了辦公小浣熊之外,家族的另一位成員——代碼小浣熊2.0也推出了諸多新功能。

相比此前的代碼補(bǔ)全、問答交互,其最大的特點(diǎn),便是多維數(shù)據(jù)融合多模態(tài)推理

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代碼小浣熊2.0在多維數(shù)據(jù)融合上的確有一套,能幫開發(fā)人員省不少事兒。

先說本地?cái)?shù)據(jù)融合這一塊,它就像個(gè)智能管家,能把你的個(gè)人代碼數(shù)據(jù)還有代碼倉庫都管起來,讓你隨時(shí)能輕松找到想用的代碼,快速復(fù)用,開發(fā)速度“嗖”地就上去了。

再看企業(yè)內(nèi)部云端融合,以前各部門的數(shù)據(jù)就像一個(gè)個(gè)孤島,現(xiàn)在它把這些孤島都連起來了,企業(yè)的數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫都整合得妥妥當(dāng)當(dāng)。

大家一起搞開發(fā)的時(shí)候,信息共享那叫一個(gè)順暢,不用來回溝通解釋,時(shí)間和精力都省了。

除此之外,它能聯(lián)網(wǎng)檢索知識(shí),把網(wǎng)絡(luò)上很多有用的信息都能幫你找回來,加到本地的數(shù)據(jù)里,給開發(fā)工作源源不斷地提供新資料,讓你的思路更開闊。

而在實(shí)操方面,代碼小浣熊2.0在寫代碼的時(shí)候,不管是單行的代碼,還是好幾行連在一起的,它都能幫著補(bǔ)全,要是有不對(duì)的地方,也能幫著改。

要是碰到任務(wù)里某個(gè)點(diǎn)要調(diào)整,它不光能改這一處,還能同時(shí)跨著文件,把相關(guān)的好幾處任務(wù)一起改了,著實(shí)是有些方便在身上的。

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并且它還可以執(zhí)行更多的具體開發(fā)流程操作,提供更加全面的編程輔助能力。

例如一鍵添加注釋

以及通過自然語言連續(xù)提問

值得一提的是,代碼小浣熊2.0除了對(duì)個(gè)人用戶之外,對(duì)企業(yè)也特別有用,它能幫整個(gè)企業(yè)管好代碼資產(chǎn)。

怎么個(gè)管理方式呢?

它先會(huì)仔細(xì)篩查代碼,把有問題的地方找出來,接著再進(jìn)行后續(xù)的開發(fā),讓代碼變得越來越好,這個(gè)優(yōu)化升級(jí)的過程會(huì)一直持續(xù)下去。

而且它管得還很全面,從最開始了解大家對(duì)軟件有啥需求,到后面測試軟件好不好用,軟件研發(fā)的好多流程它都涉及到了。

有了它,企業(yè)的代碼質(zhì)量會(huì)更高,以后維護(hù)起來也更輕松。

不用再愁多Agent應(yīng)用開發(fā)了

如果說小浣熊家族的升級(jí)是商湯在應(yīng)用層上的最新發(fā)布,那么在底層大裝置方面,商湯在本次GDC上同樣也有一個(gè)大動(dòng)作。

首先,是一個(gè)可以破局多Agent應(yīng)用開發(fā)困境的開發(fā)者工具——LazyLLM。

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簡單來說,LazyLLM是一個(gè)面向開發(fā)者的一站式、開源的,可構(gòu)建多Agent大模型應(yīng)用開發(fā)框架,能協(xié)助開發(fā)者用極低的成本,構(gòu)建復(fù)雜的AI應(yīng)用,并可以持續(xù)迭代優(yōu)化效果。

可以先來看下一個(gè)demo:

以下視頻來源于

接下來,我們就來盤一盤LazyLLM到底有什么特點(diǎn)。

首先從代碼設(shè)計(jì)方面來看,是肉眼可見的簡潔。

例如用代碼表達(dá)一個(gè)數(shù)學(xué)公式,對(duì)比LazyLLM、LangChain和LlamaIndex,LazyLLM的代碼是真的短了不少:

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其次,面對(duì)當(dāng)下眾多的調(diào)用、部署的“選項(xiàng)”,LazyLLM做到了統(tǒng)一。

無論是什么樣的模塊,用戶都可以用統(tǒng)一的方式來調(diào)用,靈活試驗(yàn)各種基模型、訓(xùn)推框架與數(shù)據(jù)庫。

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值得一提的是,它還提供微調(diào)的服務(wù),這就更便于客戶在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用。

LazyLLM還有一個(gè)大亮點(diǎn),就是開發(fā)方便。

例如十行代碼就能搭建RAG多路召回應(yīng)用,三行代碼搭建ChatBot,甚至兩、三行代碼就能在RAG應(yīng)用中用上自定義的轉(zhuǎn)換規(guī)則或者多路召回的策略。

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除此之外,LazyLLM的亮點(diǎn)還包括:

  • 以數(shù)據(jù)流為核心的應(yīng)用開發(fā)范式:LazyLLM以數(shù)據(jù)為核心,可通過Pipeline、Parallel、Switch、If、Loop、Diverter、Warp、Graph等數(shù)據(jù)流拼接已有組件或其他開源軟件,并支持在應(yīng)用開發(fā)過程中持續(xù)迭代數(shù)據(jù),從而不斷提升數(shù)據(jù)效果。
  • 像搭積木一樣開發(fā)大模型應(yīng)用:LazyLLM通過精細(xì)化模塊設(shè)計(jì)和符合直覺的代碼風(fēng)格,使開發(fā)者能夠更快地實(shí)現(xiàn)想法產(chǎn)品落地,同時(shí)真正像搭積木一樣,把意圖識(shí)別、知識(shí)庫檢索能力、大模型能力等快速拼到一起,實(shí)現(xiàn)完整應(yīng)用。
  • 復(fù)雜應(yīng)用一鍵部署:LazyLLM利用輕量網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)分布式應(yīng)用一鍵部署,助力用戶快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品落地。當(dāng)智能體開發(fā)完成后,應(yīng)用者能夠一鍵將其部署到網(wǎng)頁、企業(yè)微信、釘釘?shù)绕脚_(tái)。同時(shí),框架還支持跨平臺(tái)、不同操作系統(tǒng),以及不同底層云的基礎(chǔ)設(shè)施。
  • 多Agent編排:封裝FunctionCall、React、ReWOO、PlanAndSolve等多種Agent。
  • 跨平臺(tái):兼容多個(gè)操作系統(tǒng)(如Windows、OS或Linux)和多種IaaS平臺(tái)(如裸金屬、K8s、slurm、公有云)。

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總而言之,LazyLLM是做到了可以讓用戶以最簡單的方法和最少的代碼,快速構(gòu)建復(fù)雜、強(qiáng)大的多Agent AI應(yīng)用原型,像搭建積木一樣,快速構(gòu)建出具有生產(chǎn)力的AI大模型應(yīng)用。

而基于LazyLLM這個(gè)開發(fā)者工具,商湯還發(fā)布了一個(gè)應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)——萬象平臺(tái)。

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整體來看,它是企業(yè)級(jí)一站式模型開發(fā)與管理平臺(tái),集成模型管理、精調(diào)、推理、評(píng)測等功能,提供多種開源和閉源大模型,基于SenseCore萬卡集群,支持實(shí)時(shí)調(diào)用、快速擴(kuò)縮容,兼容國產(chǎn)芯片和異構(gòu)算力管理。

我們先來看下萬象平臺(tái)的實(shí)操界面

萬象平臺(tái)的一大核心能力,就是高效推理和簡單微調(diào)。

不僅支持PPL.LLM、LightLLM等多推理框架,在這里,你還可以一鍵搭建各種主流大模型,包括大火的DeepSeek滿血版、商湯SenseNova,以及Meta、阿里、智譜等眾多開源模型!

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其次,正是因?yàn)榛贚azyLLM,萬象應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)通過統(tǒng)一畫布界面,將LLM應(yīng)用開發(fā)、RAG核心算法及多模態(tài)模塊編排整合,支持用戶靈活組合算法組件、即時(shí)測試調(diào)整,并一鍵啟動(dòng)微調(diào)服務(wù),實(shí)現(xiàn)高效便捷的流程編排能力。

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值得一提的是,萬象平臺(tái)還突破了云算力依賴

因其兼容云端與本地服務(wù)協(xié)同,開放第三方模型接入接口,這就允許用戶使用自己的MaaS平臺(tái)提供服務(wù),將閑置算力用起來。

而且萬象平臺(tái)還可以進(jìn)行本地部署與私有化交付,適配國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫及芯片,保證數(shù)據(jù)安全,符合審計(jì)合規(guī)。

商湯眼中的“AI與人類協(xié)同”

最后,我們還需要對(duì)今天商湯在GDC的一系列發(fā)布做個(gè)總結(jié),從中挖掘商湯在大模型發(fā)展路徑上的戰(zhàn)略布局。

應(yīng)用層,即小浣熊家族的升級(jí)來看,商湯是想讓AI不只是打輔助,更是起到自動(dòng)化去解決更復(fù)雜問題的作用。

商湯的辦公小浣熊2.0和代碼小浣熊2.0不僅作為輔助工具(Copilot)提升人類的工作效率,還逐步向自主執(zhí)行任務(wù)的Agent方向發(fā)展。

辦公小浣熊能夠自主規(guī)劃任務(wù)、分析數(shù)據(jù)并生成報(bào)告,代碼小浣熊則能夠跨文件執(zhí)行多任務(wù)修改,甚至進(jìn)行代碼資產(chǎn)管理。這種轉(zhuǎn)變使得AI能夠更獨(dú)立地處理復(fù)雜任務(wù),減少人類的重復(fù)性勞動(dòng)。

底層大裝置來看,通過LazyLLM開源框架和萬象平臺(tái),商湯大幅降低了AI應(yīng)用開發(fā)的門檻。

即使是初級(jí)開發(fā)者,也可以通過簡單的拼接和模塊化設(shè)計(jì),快速構(gòu)建復(fù)雜的AI應(yīng)用。這種低門檻的開發(fā)方式使得更多企業(yè)和個(gè)人能夠參與到AI應(yīng)用的創(chuàng)造中,推動(dòng)了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。

而二者也有相通之處,那便是多模態(tài)融合與推理

這也是得益于商湯的“日日新”融合大模型近來在多模態(tài)推理和融合方面取得了突破,能夠處理文本、圖像、音頻、視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。

這種多模態(tài)能力的提升,使得AI能夠更好地理解和處理復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界任務(wù),進(jìn)一步增強(qiáng)了AI與人類的協(xié)同能力。

從這里我們也不難發(fā)現(xiàn),商湯此前提出的“三位一體戰(zhàn)略”,即“大裝置 + 大模型 + 應(yīng)用”,還在持續(xù)奏效。

而面對(duì)當(dāng)下和未來不斷快速變化的大模型市場,商湯聯(lián)合創(chuàng)始人林達(dá)華在近期的訪談中,也道出了商湯的布局之道:

未來AI發(fā)展方向是從語言模型向多模態(tài)、推理模型和世界模型進(jìn)化,大模型將突破行業(yè)核心任務(wù)才能實(shí)現(xiàn)真正商業(yè)價(jià)值。

DeepSeek的訓(xùn)練優(yōu)化不會(huì)降低算力需求,反而推理市場增長迅速,競爭加劇。商湯的核心戰(zhàn)略是通過多模態(tài)技術(shù)、深度行業(yè)應(yīng)用、軟硬件一體化來構(gòu)建高價(jià)值A(chǔ)I生態(tài),而非單純參與API價(jià)格戰(zhàn)。

DeepSeek吹起的低成本+高性能“國潮AI風(fēng)”還在繼續(xù),而從商湯今天一系列最新發(fā)布來看,趨勢(shì)沒有停滯,涌現(xiàn)還在持續(xù)。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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