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作为一线码农,之前写代码遇到拿捏不准的函数功能就丢给搜索引擎,现在CV君更习惯于把问题丢给对话大模型,因为它不仅 写出代码、标配注释,还写出测试用例和程序解释 ,关键是秒出答案!
比如我想切分字符串:
再比如,我要实现图像自适应二值化:
也许AI对话大模型不会总给出一个完美无缺的答案,但 只要你提示词给的好,引导的对,就不会失望 。
这也催生了一个新工种:提示词工程师 。
一个优秀的产品经理,可以靠着提示词,就能让AI大模型“开发”出新APP的雏形。
程序员工作不保?!
不是的,只是 优秀的程序员必须要成为优秀的提示词工程师 !
另一方面,AI大模型使得 写程序不再是科班出身的计算机学生的专利了 !
每一次与大模型的对话,实际是一次编程,只是编程的语言是自然语言了, 中文、英文和Python一样都成为了计算机可以读懂并去执行的语言 。
曾看过一个评论“AI大模型使公司里NLP工程师原地失业”,它可以赋能应用得到比研究NLP的学者能做出来的更好的分词、命名实体识别、翻译效果,甚至 对文本的处理能力超出很多NLP中定义的任务 。
总结起来,只要你能正确的“提示”它,就能得到相关的处理能力。
不仅NLP,AI大模型的多模态能力,把强大的多模态理解、生成能力赋予了每一个开发者, 读懂、生成、数据结构化等等将成为强大的基础服务 。
未来的应用将不再只是业务逻辑的简单服务,而是 业务逻辑+强大的AI大模型赋能的AI原生应用 。
背靠AI大模型,已经出现了一些极其需要专业知识的应用,比如机器人律师:DoNotPay。
DoNotPay是一个提供法律服务的人工智能聊天机器人。最初是为解决停车罚单问题而设计的。后来逐渐扩展到其他法律领域,如索赔航班延误赔偿、取消订阅服务、申请退款等。可使用自然语言处理来了解用户的情况并提供个性化建议。
在英语学习领域,已经出现了一些APP,让用户与不知疲倦的AI大模型对话,用户实时获得语法、发音纠正,还能在各种场景中自然学习英语。
想要了解这一领域的最新技术进展和行业案例,欢迎关注今年的 Baidu World 2023 :
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