2023年马上就要结束了，这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步，大规模预训练语言模型（以下简称大模型）在自然语言处理领域取得了显著进展，从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模型GPT-3，在准确性、灵活性、学习能力等方面均有显著提高，而GPT-3只能算是预热，真正的场子是在年中时OpenAI推出的ChatGPT，才算彻底热了起来，各大佬也开始搭建ChatGPT，来吸引用户体验，增加用户粘度。ChatGPT在对话交流的流畅性和真实性方面更加注重，模拟人类语言，进行有意义的对话交流，为自然语言处理领域带来了新得突破。能够准确理解人类提出的一些问题，并给出具有指导性、准确性的解决方案。
AI大模型让产业智能化变革势不可挡，国内各大互联网企业也参与其中，百花争放，小编也尝试了国内的AI大模型。接下来让我们一起来探究一下吧~
在企业积极探索大模型产业化落地的关键时期，百度智能云提供了全方位的技术支持，无论是直接调用大模型能力，在大模型之上进行AI应用开发的企业，还是负责建立行业大模型的企业，都能够在百度智能云千帆上通过最简单的方式用上大模型，用好大模型。小编就基于千帆大模型的特点，设计了一款小游戏，部署并调用AI大模型服务，为游戏提供智能NPC服务。
操作步骤
首先我们可以在体验中心进行交流体验
上面类似ChatGPT的问答方式，更加人性化。
初步体验完成后，我们可以创建我们自己的应用（其实就是创建属于我们自己的AI大模型，依托于百度云千帆，进行训练）
整个过程的关键其实就是训练AI大模型，通过语言分步骤进行描述，在调试过程中逐步完善，才能让大模型按照我们预想的功能去实现响应。
这是我训练的描述，别看没多少字，但是改了好多次，才出来想要的结果
调试结束后，可以根据自己擅长方向，查看响应示例，切入到自己项目中，进行适当调整，即可
我使用的HTML+Node.js完成的小游戏
点击开始由我们训练的NPC帮我们随机生成5个四字成语，并且拆分20个字，并打乱顺序
然后我们自己去组成语，当20个字组合完毕后，AI大模型训练的NPC会帮我们去做判断。一开始我以为只是比对是否跟最开始生成的成语一致来确定对错，后来发现只要你组成的成语是合理的，NPC都会帮你判断正确，比如：NPC生成的是【地覆天翻】，但是你组合成了【天翻地覆】，这也是正确的，所以通过AI大模型训练的NPC是能够准确理解我们的业务需求并进行精准判断的。
各位开发者们是否面临过这样的问题？代码质量层次不齐，规范不统一；大量基本代码拉扯编码速度；繁琐的注释、命名等等，这些无一不是我们开发中的痛点，更何况一个公司开发团队由新人老人共同作业时各种沟通、编码习惯等差异，导致我们沟通成本、开发成本增多。
所以国内外各AI都在无缝融入IDE，在这里仅以我使用过的VS Code的一款AI插件--Devchat做说明，仅个人使用体验介绍，其他插件大家可以随意尝试，并无推荐之说！
操作步骤
同各大插件一样，Devchat同样对国内外大模型一网打尽，无缝融入VS Code。
大家首先需要官网注册，具体步骤不再展示，按照官网操作步骤完成即可，注册成功，会向注册邮箱发送key
VS Code中安装插件、配置key和可执行文件后，即可进行操作。
我们让它帮我写了一个九九乘法表
非常好，生成代码的同时，还帮我们对代码做了进一步的说明。
它不光能够生成代码，还能够对我们的代码做分析，当我们有代码看不懂时，别紧张，告诉它即可
开发过程中，有时候注释会影响我们的编码速度甚至业务思考，没关系，交给它
它还能做更多，比如帮我们优化代码
- 提升工作效率：不管是国外的还是国内的AI，目前都能帮我们解决很多问题，该说不说，作为打工人，我觉得每个月的工作总结，AI就帮了我很大很大的忙！
- 解决频繁问题：现在作为一名讲师，经常需要给学生们出一些测试题，比较频繁，这时只需要把需求告诉AI，他就可以帮我生成对应题目，并给解析，我只需要进行简单整理和极少改进即可快速完成。
- 学习并掌握AI：目前各种AI开始层次不穷，在大数据模型的训练下，AI表现的越来越智能，越来越能理解我们想要什么，甚至一度出现硅基“生物”会替代碳基“生物”，会不会成真，我们暂当作茶余饭后的消遣与闲谈，存在即合理，更何况它还这么牛，所以，我们为何不学习呢？
如果真到了被替代的那天，我们至少有能力招架几招，你们说呢？
Info原文链接：https://xie.infoq.cn/article/7cbdd00dbcc4be23853162462