文章主题：Apple Vision Pro, 诺基亚, 手机游戏, 贪吃蛇
时间是残酷游戏，比如当惊艳的Apple Vision Pro终于出场，早已无人惦记遥远的诺基亚。
🎉📱回忆起那个里程碑时刻，1997年的诺基亚不仅革新了手机体验，更引领了全球移动游戏的革命。他们的创新举措——将《贪吃蛇》内置，犹如一盏明灯，照亮了智能手机游戏之路，开启了无数玩家的掌上冒险之旅。就像游戏开发者Ryan McLeod所言，今天的所有手机游戏，无论未来走向何方，都应铭记这份遗产，感恩那段由《贪吃蛇》开启的辉煌篇章。🏆
🎉贪吃蛇游戏玩法📚：简单易懂，一触即发！吞食果实得分，但身体随之变长需巧妙操控。边界边缘小心绕行，别让自我吞噬困扰。虽然诺基亚已淡出视线，但这款经典小游戏的热度不减，至今仍是开发者们的热门探讨议题——如何用最少代码勾画贪吃蛇世界？🌟代码挑战，智慧与趣味并存！🚀无论年代如何变迁，这款简单却富有策略的游戏，始终在数字世界的角落闪烁着独特的光芒。
🌟🎨游戏进化论：古典美学遇上AI魔力🚀曾经的经典之作，如今在科技的浪潮中焕发新生——它不仅是艺术与技术交融的象征，更是衡量AI智慧精度的不二神器。.baidu.ai智能云的重量级人物施恩，借助创新代码助手Comate的力量，引领我们踏上了一场从零到一的编程之旅。从画布上的第一笔开始，每一行代码都见证着AI智慧的跃动。它犹如一位技艺精湛的建筑师，搭建起《贪吃蛇》的框架，而那条灵活扭动的蛇身，则是AI智慧精准运作的生动展现。无需繁复的手动操作，大模型的力量让这段代码编写变得轻松且高效。这样的转变，无疑是对传统编程理念的一次革新，它揭示了AI如何在艺术与功能之间找到平衡，让我们看到了科技如何赋予经典新的生命力。不论是热爱游戏的你，还是对技术感兴趣的我，都应感受到这个时代的魅力——古典美学与未来科技的完美碰撞！ 若要了解更多，探索更多这样的AI创新应用吧！🌍💻
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开发者的Comate
🎉🔥 大模型竞赛热度未减，神秘面纱依旧难揭！🔍外界焦点悄然转移，从宏大的设想转向实际应用的探索。💡如今，生成式AI正以其独特魅力，引领行业探寻创新生产力的新路径。它如何赋能各行各业，释放前所未有的效能？让我们一探究竟！💼🌟
🎉【技术盛宴】🎉 6月6日，成都文心大模型交流会上，百度重磅发布代码神器——Comate！🚀这款创新代码助手，犹如GitHub Copilot的升级版，专为中文开发者定制，训练数据丰富至极，用中文注释和文档筑起智慧之墙。💡它能深度理解你的编码思路，预测并协助你编写下一行代码，让你编程效率直线上升。🔥Comate不仅提升了开发体验，更是智能协作的新里程碑，让代码编写不再孤单。👩💻开发者们，准备好迎接这个智能化的编程新时代吧！🌟SEO优化提示：#百度Comate #代码助手 #智能开发工具 #中文注释训练 #编程效率提升
文心大模型是宏大的，Comate是具体的。
snake_game_dev是一项网页版游戏制作之旅，开发者首先绘制基础蓝图，接着定义键盘导航与游戏退出机制的规则。环境要素，如行进速度，也需精细调控。对于Comate，这简化至轻触一步：输入”canvas”和”centered layout”，Comate会自动生成游戏画布代码。然后通过简洁指令，如”color param”, “left direction”, 和”food location”，它能理解并填充代码细节，快速在多选方案间切换，最终生成无需额外操作的活生生的《贪吃蛇》游戏。snake_game_dev的流程便捷高效，只需轻轻一触，创意即可成真！🎉snake_on!
据百度介绍，目前Comate能力已经率先集成在百度所有业务线中并实现了很好的使用效果：核心研发部门中50%的代码可通过Comate生成。从去年开始Comate已经在百度内部进行了大量测试。测试结果显示，在“Comate”辅助编写的代码中，近50%的建议代码被开发者采纳，目前在百度内部已经广泛应用到各类产品开发中。
Comate深度学习的对象除了百度内部的代码库也包括高质量Github代码库。现在这个代码助手可以实现代码自动生成、代码自动补全、代码智能搜索、高质量代码推荐、测试代码自动生成等多种智能功能。推理速度上单请求可实现300ms左右，这意味着开发者不需要停下来等待代码生成，Comate完全可以匹配上开发者的编码速度。
当前Comate代码助手支持主流开发语言/框架30余种，对于C/C++、Java、Python等主流语言Comate专门做了数据优化，可达到更好的代码推荐效果。此外，Comate还支持前后端、软硬件不同场景、以及程序员常用的多种IDE。
从这个角度来看，《贪吃蛇》是一次直观却并不充分的演示。施恩也表示，《贪吃蛇》的代码开发其实已经可以完全依靠大模型来不加干涉的自动生成。只不过有趣的是，Comate从原本百度内部智能工作平台推出的一个“代码推荐工具”到现在的“代码生成助手”，本身也得益于大模型的能力加持。
百度智能云AI平台副总经理施恩 图源：百度
Comate的孵化开始于2018年左右，百度内部在寻找提升开发效能的办法时已经提到了代码生成。但技术不够成熟，所以先选择通过检索算法并做算法推荐的方式来提效。“那时候技术探索已经在尝试了。但在文心大模型出现之后，我们才把真正的代码生成在更广泛的场景应用起来”，百度智能云AI平台副总经理李景秋对品玩表示。
Comate从搜索逻辑过渡到生成逻辑，大模型的能力开始在开发环节呈现出生产力变革的姿态。而如果说Comate是文心大模型对开发者的一次回答，那“文心一言- Turbo”则是文心一言上线两个月后，百度给产业交出的一个新方案。藏于其后的，是文心千帆大模型平台在两个月后逐渐清晰的迭代路线。
文心千帆的迭代方向：效果+效率
百度将文心千帆定义为全球首个一站式的企业级大模型平台。具体来看，文心千帆不仅提供包括文心一言底层模型（Ernie bot）在内的大模型服务，还提供了各种AI开发工具链和整套开发环境。此外，大模型平台还支持各类第三方的开源和闭源的大模型。自3月27日首次启动内测开始，在文心千帆的支撑下，文心一言在两个月内完成了四次技术迭代。
在4月25日的一场技术交流会上，百度集团副总裁侯震宇透露自内测以来，通过算法和模型的持续优化，文心一言推理效率提升10倍，推理成本降为原来十分之一。一个半月后，文心一言的高性能模式“文心一言- Turbo”作为文心千帆第一阶段迭代的结语成果出现。在一些高频、核心场景，在满足同样客户需求的情况下，推理服务的整体性能总共提升了50倍。
多次迭代后，文心千帆的两个进化方向也已经显现出来：效果和效率。
在效果上，除了推理性能的大幅提升外，“文心一言- Turbo”支持SFT训练，同时针对不同场景和效果提供多种训练方式，Bloom7B（70亿参数）第三方大模型可支持 P-tuning、SFT、Lora等不同训练方式。并且由于企业对于大模型再训练的需求以及私有化部署的考虑，文心千帆将开放插件协议，能够让第三方企业基于插件协议共享插件，通过插件的方式，把内部的数据完全接入，同时实现更好的大模型效果。
除此之外，文心千帆将会提供一部分预制的Prompt模板，同时支持Prompt模板的增删改查以及支持参数插值的调用模板，支持通过服务接口形式调用Prompt模板，用于获得更好的推理效果。
与效果并行的则是效率，或者也可以理解成性价比。
“文心一言- Turbo”推理效率的50倍增长意味着大模型推理成本的大幅下降，这将是文心一言大模型内测仅一个月后，大模型推理成本降为原来1/10之后的又一次提升。并且在数据标注方面，“文心一言- Turbo”未来能够批量生成标注数据并快速用于后续训练，相比于此前手动的数据标注形式将会大大降低数据标注成本。
在部署方式上，文心千帆也在逐步增加应对客户的灵活度。
文心千帆对外提供“3+3”的交付方式。在公有云服务侧提供推理（直接调用大模型的推理能力）、微调（通过高质量精标业务数据，高效训练出特定行业的大模型）、托管（将模型发布在百度智能云，以实现更加稳定高效的运行）三种服务来降低企业部署大模型的门槛。
而在颇受关注的私有化部署侧，文心千帆支持软件授权（提供在企业环境中运行的大模型服务）、软硬一体（提供整套大模型服务及对应的硬件基础设施）以及租赁服务（提供机器和平台的租赁满足客户低频需求）。其中最新加入的租赁服务意在满足预算有限，或对模型训练需求更低频的客户。
文心千帆大模型平台在两个月内急速的迭代脚步，以及在效果和效率两端清晰的路线规划，并不只是算力的优势作用，背后体现出更多的是百度AI四层架构的整体优势。
李彦宏 图源：搜狐
李彦宏曾公开表示，百度是全球唯一在芯片、框架、模型和应用这四层进行全栈布局的人工智能公司。昆仑芯作为百度在底层芯片上的布局，已经有两代产品实现数万片的部署，第三代预计在明年年初量产；飞桨已经是国内综合市场份额第一的深度学习框架；文心大模型家族中除了文心一言，还有包括NLP、CV、跨模态等通用大模型及11行业大模型，并与应用层的丰富积累互为羽翼卷起数据飞轮。这个完整布局也让当下文心千帆在面对300家生态伙伴以及400多个企业内部场景时有了灵活进化的前提条件。
文心千一言每一次技术演进都是从芯片层到框架层、到模型层以及应用层多个团队的共同努力。“我们内部会拉一个工作群，这里有昆仑芯片的人，有飞桨框架团队的人，有大模型NLP算法策略的人，也有我们大模型平台工具链的人，还有终端应用智能客服的人。每个月会设定共同的目标，比如这个月性能必须提升到什么样的水平。”李景秋表示。
也如百度集团副总裁侯震宇在5月初的一次闭门会上所说，“大模型时代下，企业的创新要脱颖而出，不但需要智能的算力、灵活的框架平台、丰富的大模型体系以及优质的应用方案，还需要这四者之间端到端的适配与优化，这是一个‘既要、又要、还要’的端到端创新工程。”
而几乎所有人都能感觉到，百度在大模型这一仗上，开始显出后劲了。
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