前言

​ 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~

利用 AI 大模型训练游戏 NPC

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。

程序员初入职场的福音

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

使用感悟

1. 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！

2. 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。

3. 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？