花了一小時，我總結了李彥宏在百度 AI 開發者大會上的幾個重要觀點 精華
隨著人工智能技術的不斷突破，我們正站在一個新時代的門檻上。
在這個即將到來的時代，技術的力量將被極大地民主化，每個人都將成為創造者。這一激動人心的愿景在 Create 2024 百度 AI 開發者大會上李彥宏的演講中得到展現。
接下來重點講解李彥宏在本次大會上關于 AI 的一些重要觀點，對于百度一些工具的介紹就不做過多解讀。
一、自然語言編程的崛起
李彥宏在演講中提出了一個顛覆傳統編程觀念的觀點：未來，自然語言將成為新的通用編程語言，你只要會說話，就可以成為一名開發者，用自己的創造力改變世界。這句話預示著 AI 時代技術的民主化，強調了自然語言處理（NLP）在未來發展中的核心地位。
在 AI 時代，我們不再需要任何編程技能。僅僅通過用自然語言編程，通過語音、圖像等多種交互方式與機器進行溝通，AI 就會自動幫我們實現所需要的功能。
這一天并不遙遠，我們看到，因為有了強大的基礎大模型，有了很多低門檻，甚至零門檻的開發工具，開發者的生產力大大提高了。
今天，你不會寫代碼，也可以做出一個 AI 應用；不用編程，也可以做出一個智能體。
AI正在掀起一場創造力革命，未來開發應用就像拍個短視頻一樣簡單，人人都是開發者，人人都是創造者。
二、AI 原生工具
李彥宏還給大家分享一些基于大模型開發 AI 原生應用的具體思路和工具。這是百度根據過去一年的實踐，踩了無數的坑，交了高昂的學費換來的。
MoE架構：混合模型的協同
李彥宏提到的 MoE（Mixture of Experts）架構，預示著未來 AI 原生應用的發展方向。MoE 不是單一大模型的獨角戲，而是大小模型的有機結合，不依賴一個模型來解決所有問題。
可以根據不同的應用場景智能地選擇調用最合適的模型，這種靈活性和智能化，是 AI 應用開發的重要進步。
小模型：成本與效率的平衡
小模型以其低推理成本和快速響應時間，在特定場景中使用效果可以媲美大模型。
百度推出的 ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny 等輕量模型，通過大模型的壓縮和精調，提供了一種既高效又經濟的解決方案。這種方法不僅提高了模型的性能，同時也降低了開發成本，為 AI 技術的普及和應用開辟了新的道路。
智能體：自主學習的機器
智能體作為 AI 領域的一大熱點，其自主性、學習和進化能力，使得機器能夠更加智能地完成復雜任務。
智能體機制，包括理解、規劃、反思和進化，它讓機器像人一樣思考和行動，可以自主完成復雜任務，在環境中持續學習、實現自我迭代和進化。
在一些復雜系統中，還可以讓不同的智能體互動，相互協作，更高質量地完成任務，同時具備能力，反思、規劃、自我計劃的能力。
三、開源模型會越來越落后
李彥宏強調，通過強大的文心4.0降維裁剪出來的更小尺寸模型，要比直接拿開源調出來的模型，同等尺寸下效果明顯更好，同等效果下，成本明顯更低。
在過去，開源模型因其免費和開放的特性，受到了廣泛的歡迎和應用。然而，隨著 AI 技術的深入發展，開源模型在某些方面開始顯現出局限性。特別是在大模型的場景下，開源模型可能無法滿足對效率和成本的嚴格要求。
李彥宏指出，在大模型場景下，開源模型可能是最貴的選擇，因為它們可能需要更多的調整和優化才能達到相同的性能水平。
但開源模型仍然具有其不可替代的價值，開源模型促進了技術的交流和共享，為 AI 技術的快速發展奠定了基礎。未來，開源模型和定制模型可能會并存，各自在不同的應用場景中發揮其獨特的價值。
四、多模態是通往 AGI 的必經之路
李彥宏說到：面向未來，我認為多模態大模型，或者說文字、圖片、語音、視頻等多模態的融合，是基礎模型非常重要的長期發展方向，是通往AGI的必經之路。
他還有一個非常不一樣的判斷：視覺大模型最大的應用場景是自動駕駛。
我對多模態大模型的未來發展充滿期待。這種模型的發展將極大地推動 AI 技術在各個領域的應用，包括醫療、教育、娛樂等。
例如，在醫療領域，多模態大模型可以結合病人的臨床數據、醫學影像和病史記錄，提供更準確的診斷和治療建議。在教育領域，多模態大模型可以根據學生的學習習慣和反饋，提供個性化的學習資源和輔導。
五、總結
在這個時代，技術不再是高不可攀的壁壘，而是成為了激發創造力的催化劑。我們可以預見，隨著 AI 技術的普及和應用，將會有越來越多的創新項目和解決方案應運而生，從而推動社會的進步和發展。
如同李彥宏所說：每一個人，每一家企業，只需要充分利用這些工具，就可以釋放無限的創造力和生產力。
