想象一下，如果你今天被要求用下面的“打孔紙膠帶”程式設計，你會接受嗎？
計算機程式設計的最早形式是使用機器語言，即使用二進位**直接控制計算機硬體的每乙個操作。
組合語言使用助記符而不是二進位指令，這使得程式設計更容易，但仍然需要了解硬體裝置。
另一方面，高階語言提供了更高階的抽象水平，允許人類使用近似自然語言的語法編寫程式，減少對底層硬體知識的依賴，同時還能夠處理更複雜的程式設計任務。 在高階語言中，程式語言分為“三、六、九等”，例如“PHP是世界上最好的程式語言”（手動狗頭）。
然而，無論程式語言多麼“先進”，它最終都是人與機器之間的橋梁。 在人世間，兩個人交流時，最希望的就是對方使用與自己相同的語言，所以溝通成本最低，不容易造成誤會和資訊丟失。
因此，在意見中，隨著人工智慧的發展，未來人與機器交流的最佳方式注定是原生自然語言。未來，高階程式語言可能會像拳頭一樣被降級為歷史博物館
W**E Summit+ 2023 深度學習開發者大會的召開為這一觀點提供了強有力的證據。
推出 Comate Autowork
“用嘴程式設計”的時代真的來了
Comate Autowork在大會上正式發布
你寫需求文件，comate 思考剩下的，分解需求，並執行任務以完成生成。
相信在不久的將來，即使是第一代環節也不再需要暴露給程式設計師，comate 將直接交付需求的產品——用嘴程式設計的終極形式。
目前，雖然人工智慧的發展水平還不足以用自然語言取代高階程式語言，但很明顯，自然語言已經開始滲透到未來原本100%用程式語言實現的場景中。
看到這裡，你可能會想，我能不能也用GPT-4做這個過程？
且不說前段時間曝光的“GPT-4”懶傻事件，如果你真的開始接觸Comate，你會發現，乙個專為程式設計場景設計的AI代理驅動的IDE，相比於乙個簡單的大模型，經驗和生產力都太多了！
除了上面展示的最具顛覆性的“用嘴程式設計，直接將需求文件轉化為軟體交付”**之外，這裡還有幾個在comate中特別常用的功能的簡單示例：
解釋**：
智慧型完成：
這不是乙個簡單的語法補全，而是乙個深入到業務邏輯的智慧型補全：
**優化：
Comate 可以優化公司，避免難以發現的潛在漏洞，使公司更加健壯和穩定。
總之，可以使用圖表來描述 comate autowork：
Comate Autowork滲透到研發的全環節，開發者只需要明確目標和需求，需求拆解、規劃、生成、除錯、執行等後續研發流程不僅可以按順序執行，中間的任何一步都可以單獨分離，無縫整合到開發者現有的庫工作流程中。
您可能想知道這種新的軟體開發正規化將帶來多少效率提公升
下面是乙個非常頻繁的軟體需求——體驗優惠券**輪。
過去，要從頭開始開發這樣的需求，至少需要高階程式設計師一天甚至幾天的時間來開發這樣的需求。 如果您使用 comate autowork 進行開發，答案是 -2 分鐘
開發效率提公升了幾百、幾千倍，這真的不是噱頭，而是我們生活的大模型時代真正發生的事情。 擁抱大模型時代，你就能成為第一批享受這個時代紅利的開發者。
此外，在W**e Summit+大會上，官方宣布Comate Autowork開放測試。 開發者可以直接在comate官網申請試用。
Comate Autowdor 門戶：
Comate Autowork背後的技術原理
Comate Autowork如此強大，其背後的技術是如何實現的？
我們都知道，對於目前的大模型來說，僅僅單獨完成和生成每個專案並不難，但這遠遠不能支撐AutoWork在整個研發環節的驚人表現。
驚豔的Comate Autowork背後，是大模型思維鏈能力+RAG技術的智慧型檢索技術。
基於憑藉大模型強大的思維鏈能力，AutoWork可以像智慧型體一樣思考和執行任務，能夠了解人們的需求，然後依次執行需求拆解、規劃、生成、除錯和執行的步驟，因為Autowork 能夠在幾分鐘內開發乙個用於開發優惠券轉盤的程式這並不奇怪。
但是智慧型體的思維鏈能力是不夠的，我們都知道，在這一代技術下，目前的大型語言模型一般都是幻覺，這個問題對程式設計來說簡直是致命的，畢竟程式執行**，容錯率為0，別說一整行**，哪怕乙個字母，乙個冒號都不可能出錯。
而為了保證**不會出錯，這是必不可少的RAG Intelligence** 檢索技術
RAG檢索增強生成只是將使用者輸入的知識庫資訊補充到大型語言模型中的過程。 然後，大型語言模型可以檢索此知識庫資訊，以增強使用者提出問題時生成的響應。
COMATE基於RAG技術，專門針對程式設計領域設計開發了RAG智慧型檢索技術，可以讓使用者從**庫中檢索到可能回答問題的最相關的內容，從而解決LLM錯覺等問題。
此外，使用comate之後，你會發現它的響應速度非常快，而這背後，是PaddlePaddle提公升了文心大模型推理效率的一系列黑科技。 W**e Summit+也不例外。 例如，多流並行運算元排程有效減少了硬體等待的時間消耗和執行時的阻塞在自定義運算元和自定義融合策略方面進行了重大優化。 大模型推理效率的持續優化是COMATE為開發者提供絲滑開發體驗的後盾保障。
Comate 已席捲 8000+ 家企業
值得一提的是，在10月份推出Comate SaaS版本的服務後，已經使用了8000元被世界各地的企業使用。
此外，COMATE全新開放定製能力發布，企業可根據個性化需求定製智慧型研發能力。 通過對接私域知識，Comate可以更好地了解業務，還可以利用自己的庫對模型進行微調，打造出更適合每個企業的智慧型助手。
如今，Comate 還可以通過外掛程式連線第三種能力，第一種支援包括 Gitee GitHub、Gitlab、Postman、Jira 等。
順便說一句，關於Comate背後的核心技術之一——文欣一言，CTO王海峰在發布會上透露，文欣一言的使用者數已經突破1億！
這個數字是文心億言自8月31日獲准向公眾開放服務以來取得的成績，僅用了4個月的時間，也是國內首款使用者超億的大型樣板產品。
開啟AI原生應用時代
此次科邁特的重大公升級，以及文心億言1億+使用者規模的突破，背後，是堅定不移地對人工智慧進行研發投資，並強調人工智慧原生應用
自2024年以來，我們一直深度從事預訓練模型的研發，並發布了文心大模型10。經過四年的積累，今年3月，率先在全球各大科技公司中發布了知識增強大語言模型文心一言。 10月，文心億妍基礎車型公升級至40、人工智慧、理解、生成、邏輯、記憶四大基本能力全面提公升。 和文鑫大模型40 近兩個月，整體效果提公升了32%。 文信大模型基礎能力的不斷提公升，是其在開發工具鏈上能夠得到有力支撐的重要原因。
而早在今年10月的世界大會上，伴隨著文心40、推出一系列大模型賦能的AI原生應用。 創始人、董事長兼首席執行官李彥巨集在發布會上預測：“.我們將進入乙個AI原生時代
12月，李彥巨集在一次會議上再次強調：“.隨著大模型時代的到來，真正的價值在於原生應用，我們要把AI原生應用卷起來，才能讓它變得有價值。 別再捲起大模型的進度了，這對大多數人來說不是乙個機會。
大模型帶來的智慧型的出現，是AI原生應用發展的基礎。 “文心模型在40時代綜合能力的演進，就是為未來智慧型時代的到來奠定基礎。 除了文心模型4除了 0 之外，它還推出了 10 多個基於基礎模型的應用，比如搜尋、GBI，比如流式處理、庫、網盤、地圖等。 這些基於基礎模型的AI原生應用，以及昨日發布的兩分鐘就能開發出新程式的全新黑科技Comate Autowork，無疑是占領AI原生時代制高點的證明。
最後，是的我們深知為開發者提供優質服務的重要性——開發者贏得世界。
AI原生應用的時代，注定要從AI原生Comate開始，由新時代專注AI原生的開發者開啟。
文章**紫曦逍遙科技說。