不知道大家還記得不，去年 ChatGPT 火遍全球的時候，國內率先推出 AI 大模型的是百度家的文心一言。
以前 AI 動態還在小圈子裡打轉的時候，百度是最捨得砸錢不聽響，也是最耐下性子深耕的公司。
所以有先發優勢，不奇怪，但要是李彥宏說「人人都是開發者」呢？
這句話要是前些年說出來，可能會有些好笑。畢竟折騰軟體這麼多年，懂技術會程式設計，和什麼都不懂之間，說不上天塹，但也絕非易事。
現在不一樣了嗎？
至少當我看完今天李彥宏在《2024 百度 Create AI 開發者大會》上的演講，感覺無論是現在，還是未來，都變得不一樣了。
PS：不得不說，每次看百度的演講，AI 同傳都很搶眼，看著字幕即時出現，就挺享受的。
再看文心
好了，說回「人人都是開發者」，李老闆敢放出如此豪言，總歸是有點底牌的吧。
底牌是什麼？
嗯，文心一言，或者說是文心一言過去一年給出的成績——
使用者數突破 2 億，API 的日均呼叫量也突破了 2 億，8.5 萬的企業使用者，利用千帆平臺開發 AI 原生應用數更是達到了 19 萬。
這意味著，你在生活、學習、工作中接觸到的很多 AI 應用，其背後都有百度的支援。
有場景，有資料，自然會反哺文心大模型的進化，演講裡有一個數據很亮眼——
一年時間，文心大模型的推理成本降低至原來的 1%。
同樣的成本，百倍的生成，大概這也是文心大模型能獲得開發者寵愛的法寶之一。
不過開發是有門檻的，李老闆這次準備怎麼打破門檻？
是正式釋出的文心大模型 4.0 工具版，增強了程式碼直譯器的能力，大白話就能執行程式碼任務。
也是基於文心大模型開發的 Comate，支援 100多種語言和所有主流IDE平臺，讓敲程式碼這件事變得更優雅。
自然語言交流，實打實的降低了門檻，但也不至於「人人都是開發者」吧。
直到，李老闆一口氣推出了自家三款開箱即用的神器——
AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder。
如果說 AI 大模型是一個大腦，指揮排程、推理生成，但並非一個完整的應用。
要想完善為一個應用，就需要更多的手和腳。
這裡手、腳，指的是外掛，是知識庫資料，是模型外的能力。
百度這次不光做了資源的整合，還真的打破了門檻。
智慧體開發工具
AgentBuilder
智慧體，大家肯定都不陌生了，雖然目前不少大模型公司都在推出智慧體功能，但百度這個智慧體建立服務，是我見過最完善的。
AgentBuilder 提供了零程式碼和低程式碼兩種選擇。
0 程式碼，一句話描述需求，加入自己的知識文件，一個旅遊助手智慧體就搞定了。
整個過程完全不需要程式設計，僅僅是自然語言描述，以及簡單幾步調優。
可一個旅遊助手，如果只是對著大模型應答，那也太弱了。
AgentBuilder 的魅力是它支援加入各種工具，搜尋、資料視覺化、網頁抓取，甚至百度跟攜程達成了合作。
一鍵勾選，一鍵呼叫，讓「旅遊助手」實至名歸。
AgentBuilder 還新增了數字人功能，同樣無需程式碼，動動滑鼠，就能讓你的智慧體有了會說法的虛擬人。
當然了，AgentBuilder 零程式碼模式是智慧體的基礎保障，低程式碼模式能幫你快速搭建業務流，拖拽模組就能完成 AI 應用的執行邏輯，可用性更強。
但無論哪種模式，程式碼量極低，讓建立智慧體這個事，變得輕鬆無比。
為使用者提供更易用的手和腳，甚至完成了從建立到分發的閉環，也難怪會有那麼多的開發者會選用 AgentBuilder。
AI原生應用開發工具
AppBuilder
如果說智慧體已經有了應用的雛形，那 AppBuilder 就是奔著一個完整應用去的。
但操作起來同樣簡單——
不寫一行程式碼，最快只用 3 步，不到一分鐘就能建立一個 AI 應用。
哪 3 步？起名字、給指令、呼叫元件。
比如這個遊樂園排隊工具，讓程式碼直譯器去計算各個遊樂專案的組合，並安排遊玩順序。
插入元件後，當你提問如何在固定時間內最高效的安排遊玩順序，這個應用會自動幫你計算出最佳組合。
AppBuilder 開放了 55 個工具元件，包括大模型元件、AI 元件、搜尋元件、第三方 API 工具等等。
百度把自己的資源做了整合，就等你一鍵呼叫。
至於其背後像什麼非結構化文件解析、語義向量計算、語義匹配、問題拆解、多輪改寫、幻覺檢測等等。
百度已經幫使用者搭建好了框架，降低門檻，並非虛言。
其實這就是大模型的手和腳，讓企業或個人能像搭積木一樣完成一個應用的建立。
PS：多提一嘴，百度文庫智慧生成漫畫、繪本的功能，就是用 AppBuilder 製作的。
除了建立開發，AppBuilder 還支援將應用一鍵分發到微信客服、微信公眾號、Web 端/H5 等主流渠道。
從建立到分發，百度準備了一整套的生態。
各種尺寸的模型定製工具
ModelBuilder
這個就不敢說 0 程式碼了，畢竟屬於高玩手裡的利器，更適合專業開發者。
模型定製什麼意思？我們舉一下演講中李老闆和小度對話的例子。
讓 AI 大模型幫你規劃行程安排，全部呼叫最頂級的大模型當然沒有問題，但響應速度和成本難以控制。
百度踩了無數坑最終摸索出來的方案是——
不依賴一個模型來解決所有問題，而是大小模型的混用。
像行程安排這個對話，實際上是先讓小模型去執行任務分配，精調模型負責快速查詢資訊，效能最好的大模型完成複雜的日程安排。
而結果是顯而易見的，相比全部呼叫最強的大模型，混合後的響應速度提升了 200%。
ModelBuilder 不僅提供整個模型訓練的工具鏈，更預置了很多模型，包括——
旗艦大模型 ERNIE3.5和ERNIE4.0；
輕量級 Speed/Lite/Tiny；
垂直領域專注角色扮演的 ERNIE Character；
垂直領域專注外部工具函式呼叫的 ERNIE Functions。
當然，ModelBuilder 上也有國內外第三方主流模型，一共 77 個，可以說是國內擁有大模型數量最多的開發平臺了。
把選擇權交給專業開發者，根據自己的需求，搭建出獨一無二的應用基底，這就是 ModelBuilder 的作用。
可以看出啊，上面這 3 款開發神器，就是百度在摸索一年後，整合手中資源，主打易用，打磨完善後交出的答卷。
如果說應用為王，那百度這次就是來幫開發者降本增效的，爭現在，也爭未來。
結語
卷模型不如卷應用，去年李老闆在各種場合再三強調，今年不那麼強調了，直接開始幫 AI 應用落地了。
其實回顧生成式 AI 從幕後走到臺前的這一年，你會發現，所有的大模型公司都在高舉高打。
哪怕 OpenAI 也不例外，前段時間連免註冊體驗的招數都用出來了，這在一年前是很難想象的。
到底為什麼？很簡單，對於大模型來說，使用者越多，資料越多；語料越多，模型越強。
在一年就蹦出來 200+ 模型的國內，競爭激烈可想而知。
反過頭來看百度，從把 AI 拉下神壇，到多次強調 AI 原生應用的重要性，再到今天降低開發門檻——
百度在下一盤大棋。
不過，如果世界真進化到「大白話成為通用程式語言」的那一天，當會說話就能讓生活更效率。
人人都是開發者，或許不是笑談了，而是擺在眼前的未來。
作為使用者，自然樂見其成。
關鍵詞
大模型
模型
開發者
AI原生應用
智慧體