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花了一小时，我总结了李彦宏在百度 AI 开发者大会上的几个重要观点 精华
随着人工智能技术的不断突破，我们正站在一个新时代的门槛上。
在这个即将到来的时代，技术的力量将被极大地民主化，每个人都将成为创造者。这一激动人心的愿景在 Create 2024 百度 AI 开发者大会上李彦宏的演讲中得到展现。
接下来重点讲解李彦宏在本次大会上关于 AI 的一些重要观点，对于百度一些工具的介绍就不做过多解读。
一、自然语言编程的崛起
李彦宏在演讲中提出了一个颠覆传统编程观念的观点：未来，自然语言将成为新的通用编程语言，你只要会说话，就可以成为一名开发者，用自己的创造力改变世界。这句话预示着 AI 时代技术的民主化，强调了自然语言处理（NLP）在未来发展中的核心地位。
在 AI 时代，我们不再需要任何编程技能。仅仅通过用自然语言编程，通过语音、图像等多种交互方式与机器进行沟通，AI 就会自动帮我们实现所需要的功能。
这一天并不遥远，我们看到，因为有了强大的基础大模型，有了很多低门槛，甚至零门槛的开发工具，开发者的生产力大大提高了。
今天，你不会写代码，也可以做出一个 AI 应用；不用编程，也可以做出一个智能体。
AI正在掀起一场创造力革命，未来开发应用就像拍个短视频一样简单，人人都是开发者，人人都是创造者。
二、AI 原生工具
李彦宏还给大家分享一些基于大模型开发 AI 原生应用的具体思路和工具。这是百度根据过去一年的实践，踩了无数的坑，交了高昂的学费换来的。
MoE架构：混合模型的协同
李彦宏提到的 MoE（Mixture of Experts）架构，预示着未来 AI 原生应用的发展方向。MoE 不是单一大模型的独角戏，而是大小模型的有机结合，不依赖一个模型来解决所有问题。
可以根据不同的应用场景智能地选择调用最合适的模型，这种灵活性和智能化，是 AI 应用开发的重要进步。
小模型：成本与效率的平衡
小模型以其低推理成本和快速响应时间，在特定场景中使用效果可以媲美大模型。
百度推出的 ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny 等轻量模型，通过大模型的压缩和精调，提供了一种既高效又经济的解决方案。这种方法不仅提高了模型的性能，同时也降低了开发成本，为 AI 技术的普及和应用开辟了新的道路。
智能体：自主学习的机器
智能体作为 AI 领域的一大热点，其自主性、学习和进化能力，使得机器能够更加智能地完成复杂任务。
智能体机制，包括理解、规划、反思和进化，它让机器像人一样思考和行动，可以自主完成复杂任务，在环境中持续学习、实现自我迭代和进化。
在一些复杂系统中，还可以让不同的智能体互动，相互协作，更高质量地完成任务，同时具备能力，反思、规划、自我计划的能力。
三、开源模型会越来越落后
李彦宏强调，通过强大的文心4.0降维裁剪出来的更小尺寸模型，要比直接拿开源调出来的模型，同等尺寸下效果明显更好，同等效果下，成本明显更低。
在过去，开源模型因其免费和开放的特性，受到了广泛的欢迎和应用。然而，随着 AI 技术的深入发展，开源模型在某些方面开始显现出局限性。特别是在大模型的场景下，开源模型可能无法满足对效率和成本的严格要求。
李彦宏指出，在大模型场景下，开源模型可能是最贵的选择，因为它们可能需要更多的调整和优化才能达到相同的性能水平。
但开源模型仍然具有其不可替代的价值，开源模型促进了技术的交流和共享，为 AI 技术的快速发展奠定了基础。未来，开源模型和定制模型可能会并存，各自在不同的应用场景中发挥其独特的价值。
四、多模态是通往 AGI 的必经之路
李彦宏说到：面向未来，我认为多模态大模型，或者说文字、图片、语音、视频等多模态的融合，是基础模型非常重要的长期发展方向，是通往AGI的必经之路。
他还有一个非常不一样的判断：视觉大模型最大的应用场景是自动驾驶。
我对多模态大模型的未来发展充满期待。这种模型的发展将极大地推动 AI 技术在各个领域的应用，包括医疗、教育、娱乐等。
例如，在医疗领域，多模态大模型可以结合病人的临床数据、医学影像和病史记录，提供更准确的诊断和治疗建议。在教育领域，多模态大模型可以根据学生的学习习惯和反馈，提供个性化的学习资源和辅导。
五、总结
在这个时代，技术不再是高不可攀的壁垒，而是成为了激发创造力的催化剂。我们可以预见，随着 AI 技术的普及和应用，将会有越来越多的创新项目和解决方案应运而生，从而推动社会的进步和发展。
如同李彦宏所说：每一个人，每一家企业，只需要充分利用这些工具，就可以释放无限的创造力和生产力。
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