大家好，我是賣萌醬。
想象一下，如果今天讓你用下面的“打孔紙帶”來程式設計，你能接受嗎？
計算機程式設計最早的形式是使用機器語言，也就是用二進制代碼直接控制計算機硬體的每個操作。
彙編語言使用助記符來替代二進制的指令，能夠讓程式設計工作變得容易一些，但仍然要求對硬體裝置的了解。
進階語言則提供了更進階的抽象，讓人類可以使用近似自然語言的文法編寫程式，不那麼依賴底層硬體的知識，同時也能處理更複雜的程式設計任務。在進階語言中，程式設計語言又會分為“三六九等”，例如“PHP是世界上最好的程式設計語言”（手動狗頭）。
然而，無論程式設計語言再“進階”，歸根結底就是人與機器溝通的橋梁。而在人類世界，當兩個人溝通的時候，最希望的就是對方跟自己用的是相同的語言，這樣的溝通成本是最低的，也不容易産生誤會和資訊損失。
是以，在賣萌醬看來，随着AI的發展，未來人與機器溝通的最佳形式注定是原生自然語言。在未來，進階程式設計語言可能會像打孔機一樣，被放進曆史博物館。
昨天，賣萌醬在參加完百度WAVE SUMMIT+深度學習開發者大會後，更加堅信了這個觀點。
一、Comate AutoWork問世，用嘴程式設計的時代真的來了
百度在大會上正式釋出了Comate AutoWork，話不多說，直接看視訊：
，時長01:45
有沒有被驚豔到？
你盡管把需求文檔寫好，剩下的由Comate自主思考、拆解需求并執行任務，完成代碼的生成。
賣萌醬相信，在不遠的未來，甚至代碼生成這個環節都不必再暴露給程式員，Comate傳遞的可能直接就是需求的産物了，這是「用嘴程式設計」的終極形态。
而在當下，盡管AI的發展水準還做不到用自然語言替代進階程式設計語言，但顯然自然語言未來已經開始持續往原本要100%程式設計語言實作的場景滲透了。
看到這裡，你可能會想，我用GPT-4不也能實作這個過程嗎？
暫且不說前陣子曝出來的“GPT-4”變懶變笨事件，如果你真的上手用過百度Comate，你就會發現，一個專門為程式設計場景設計的AI Agent驅動的IDE，體驗和生産力相比一個單純的大模型炸裂太多了！
除了上面視訊中show出來的最具颠覆性的“用嘴程式設計、直接将需求文檔變成軟體傳遞”外，這裡再簡單列舉幾個Comate裡面賣萌醬覺得特别常用的功能：
- 解釋代碼，再也不怕前人留下的“屎山”了：
- 智能補全：這可不是簡單的文法補全，而是深入業務邏輯的智能補全：
- 代碼優化：Comate可以對代碼進行優化，規避難以發現的潛在代碼漏洞，讓代碼更健壯，業務更穩定。
總之，可以用一張圖來描述Comate AutoWork：
百度Comate AutoWork滲透到了研發的全鍊路，開發者僅需明确目标和需求，後續研發過程例如需求拆解、制定計劃、生成代碼、調試運作等步驟，不僅可以順序執行，而且中間的任何一個步驟，都可以單獨拆出來無縫內建到開發者現有的代碼庫/工作流中。
你可能會懷疑，這種新型的軟體開發範式，會帶來多少效率提升呢？
以下是一個很高頻的軟體需求——體驗券/優惠券抽獎轉盤。
以往要從頭開發這樣的一個需求，至少要搭進去一個資深程式員一天甚至數天時間。
如果用百度Comate Autowork來開發，這個答案是——2分鐘！
開發效率提升數百上千倍，真的不是噱頭，而是我們所處的大模型時代正在真實發生的事情。擁抱大模型時代，你就能成為享受到這份時代紅利的第一批開發者。
另外百度在昨天WAVE SUMMIT+大會上正式宣布，開放Comate AutoWork邀測。開發者可以直接在Comate官⽹申請試⽤。
Comate AutoWdork傳送門：
https://comate.baidu.com/
二、Comate AutoWork背後的技術原理
Comate AutoWork這麼厲害，背後技術是如何實作的呢？
我們都知道對當下的大模型而言，僅僅做單獨每項的代碼補全、代碼生成已經不是個難事了，但是這遠遠支撐不起來 AutoWork在研發全鍊路的驚豔表現。
Comate AutoWork驚豔的背後正是得益于 ——⽂⼼大模型思維鍊能力+RAG技術的代碼智能檢索技術。
基于⽂⼼大模型超強的思維鍊能力， AutoWork 能夠像一個智能體一樣來思考和執行任務，能夠聽懂人的需求，然後順序執行需求拆解、制定計劃、生成代碼、調試運作等步驟，因為AutoWork 能夠分鐘級拿下開發一個優惠券抽獎轉盤的程式就不足為奇了。
但光有智能體的思維鍊能力還不夠，我們都知道在這一代技術下，目前的大語言模型普遍存在幻覺，這個問題對程式設計而言簡直是緻命的，畢竟程式執行代碼，容錯率可是0，别說一整行代碼，哪怕是一個字母、一個冒号都不能出錯。
而為了保證代碼不會出錯，這背後就少不了RAG智能代碼檢索技術了，
RAG檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation）技術簡單來講就是将使用者輸入的知識庫資訊補充到大語言模型中的過程。然後，大語言模型就可以在使用者提問時，檢索這些知識庫資訊來增強其生成的回答。
而Comate 基于RAG技術，專門為程式設計領域設計研發了RAG智能代碼檢索技術，能夠讓使用者從代碼庫中檢索可能回答問題的最相關内容，進而解決LLM的幻覺等問題。
此外，用過Comate之後，你會發現它的響應非常快速，在這背後，則是百度飛槳對文心大模型推理效率提升的一系列黑科技了。本次WAVE SUMMIT+大會上同樣不例外。例如多Stream的并行算子排程，有效減少硬體等待的耗時和運作時的阻塞；在自定義算子和自定義融合政策方面做了大幅優化等。持續的大模型推理效率優化是Comate為開發者提供絲滑開發體驗的後盾保障。
三、Comate已席卷8000+家企業
值得一提的是，百度在10月份推出了Comate SaaS版服務後，目前已被8000家左右的企業使用。
而且百度還全新釋出了Comate的開放定制能力，企業可以根據個性化需求，定制智能研發能力。通過對接私域知識讓Comate更了解業務，也可以用自有代碼庫來對模型精調，打造更适合每家企業自己的智能代碼助手。
如今，Comate還可通過插件對接第三能力，首批支援包括Gitee/Github/Gitlab，Postman，Jira等。
順帶一提，關于Comate背後的核心技術之一——文心一言，百度CTO 王海峰在大會現場披露，文心一言使用者規模已突破1億!
這個數字是自8月31日文心一言獲準開放對公衆提供服務以來取得的成績，僅僅用了四個月，這也是國内第一家使用者規模超過1億使用者的大模型産品。
四、百度開啟AI原生應用時代
在Comate這次重大更新和文心一言1億+使用者規模突破的背後，是百度對AI堅定不移的研發投入和對AI原生應用的重視。
百度自2019年起就深耕預訓練模型研發，釋出了文心大模型 1.0。經過四年積累，百度于今年3月在全球科技大廠中率先釋出了知識增強大語言模型文心一言。10月份，文心一言的基礎模型更新到4.0，了解、生成、邏輯和記憶四大人工智能基礎能力全面提升。且文心大模型4.0過去兩個多月整體效果又提升了32%。文心大模型底座能力的不斷提升，是如今能強力加持到開發工具鍊上的重要原因。
而早在今年10月的百度世界大會上，伴随着文心4.0的釋出，百度推出了一系列大模型賦能的AI原生應用。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在大會中預言：“我們将進入一個AI原生的時代。”
到了12月份，李彥宏在一場大會上再次強調：“大模型時代來臨，真正的價值在于原生應用，我們要去卷 AI 原生應用，把這個做出來了才有價值。不要再卷大模型進展了，這對大多數人來說不是機會。”
“大模型帶來的智能湧現，是開發AI原生應用的基礎。”文心大模型在4.0時代綜合能力的進化，是為未來一個智能時代的到來奠基。除了文心大模型4.0以外，百度還推出了基于基礎模型帶來的搜尋、GBI、如流、文庫、網盤、地圖等十餘款應用。這些基于基礎模型的 AI 原生應用，以及昨天新釋出的兩分鐘就能開發一個新程式的黑科技Comate AutoWork 無疑是百度占據AI原生時代高地的證明。
最後，則是百度深知服務好開發者的重要性——得開發者得天下。
AI原生應用的時代，注定将從AI原生的Comate起步，被專注AI原生的新時代開發者開啟。