就在刚刚，文心大模型 4.0 版本正式发布！
北京首钢园现场，李彦宏直接放话：
文心大模型 4.0 综合水平与 GPT-4 相比已经毫不逊色。
话不多说，一起来看现场演示效果。
先来段倒装 prompt：
我想回承德买房，能用公积金贷款吗？手续怎么办？我在北京工作。
不仅关键信息“北京工作”放在了最后，公积金具体是在哪里交的也没有明示。
但新版文心一言完全没有被这些小陷阱坑到，顺利给出了正确答案。
生成方面，当场剪出一整段数字人口播视频，毫不费劲：
解起数学题来也得心应手，可以说是家长辅导作业神器了（doge）。
新版文心一言还现场写起了武侠小说，即使持续添加人物角色、增加戏剧冲突，也不会出现记忆混乱、前言不搭后语的情况：
如此表现，着实是让现场观众 high 了一把。
文心大模型 4.0 相关话题，也立刻被国内外网友们热议起来。
据现场介绍，相比线上 3.5 版本的文心一言，文心大模型 4.0 进步明显：仅 9 月启动小流量测试这过去的一个月，就又提升了 30%。
那么，问题来了：文心大模型 4.0 真有这么好？具体与 GPT-4 相差几何？
目前，文心大模型 4.0 已经开启邀测，量子位也在第一时间拿到了测试资格。
我们直接实测走起。
相比 GPT-4 实测效果如何？
获得测试资格后，切换到文心大模型 4.0，就可以开始玩耍了。
相比文心大模型 3.5 刚出来的时候，文心大模型 4.0 现在已经进化出了更多功能，光是插件就有 8 个，包括一镜流影（文字转视频）、说图解画（看图说话）、E 言易图（可视化数据分析）等。
这些插件还可以自由组合，来完成更复杂的任务。
百度在世界大会现场，重点演示的还是文心大模型 4.0 的图文创作、数理逻辑推理等实用功能。那我们还是老样子，从更基础的角度出发，测测它的四大“基本功”——
理解、生成、逻辑和记忆能力。
理解能力，尤其是中文理解能力
第一波，先来看看文心大模型 4.0 的理解能力。
这里我们主要考考它应对“语言陷阱”的能力，以及网络段子的“识别力”。
先来个中文十级能力测试题，考考大模型究竟懂不懂“真的假的”是什么意思。
文心大模型 4.0 的回答很简洁，直接给出答案。
GPT-4 则要每一句话都仔细分析句意，最后再给出回答：
虽然更仔细，但总感觉有点像是在认真做中文测试的歪果仁（doge）。
再来上点难度，“小偷偷偷偷东西”。
文心大模型 4.0 很快拆解出了“小偷”、“偷偷”和“偷东西”三个词，get 到了这句话的意思：
不过，GPT-4 反而一头“栽”进了这个陷阱中，以为中间的两个“偷”也是动词，最后还漏了一个偷……
考查完语言陷阱后，再来看看双方对网络段子的理解。
针对“哪李贵了”这个本土梗，文心大模型 4.0 很快给出了答案，人物事件都直观：
GPT-4 如果没有开搜索，会 get 不到 2022 年 1 月之后的梗：
但如果打开搜索，很快也能“与时俱进”，给出这个问题的答案：
同理，我们也试了试从国外传入国内的梗。
文心大模型 4.0 和 GPT-4 都能回答出来，文心大模型 4.0 更概要一些，GPT-4 则是直接搬运了一套百科（更详细，但 tokens 也更贵💰……）：
网络段子测评看下来，文心大模型 4.0 和加了搜索的 GPT-4 可以说是各有千秋。
多模态生成能力
那么接下来这波，就要考验当下最受关注的大模型多模态生成能力了。
先来试试图像生成能力，顺便考查一下对古诗“孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪”的理解。
文心大模型 4.0 很快给出了 4 张图像，风格和基本意境都比较符合：
GPT-4 也利用 DALL・E 3 画出了 4 幅画，同样画风各异：
这一次双方打了个平手。
那么视频生成呢？这里我们调用一下文心大模型 4.0 的自带插件，本想着只是生成一段落叶剪辑，没想到连文案和字幕语音都配好了，完成度很高那种：
GPT-4 本体目前还不支持生成视频，需要借助外部插件（如 Capcut）实现这一功能。
逻辑能力
然后，就到了我们喜闻乐见的数学计算 + 逻辑推理能力测试了。
文心大模型 4.0 说是重点升级了数学计算能力，我们也不客气，直接上难倒一片大模型的 Old McDonald 问题：
在 Old McDonald 的农场里养着一匹马、两头牛和三只羊。请问农场还需要再养多少头牛，才能使得所有动物的总数量恰好是牛的总数量的两倍？
文心大模型 4.0 一口气列出了 4 个未知数（doge），但解题过程还是比较严谨的，最终答案也没有问题。
此前，我们曾将这个问题喂给 Claude、ChatGPT 等一众大模型，“横向评测”过一波它们的数学能力，当时只有 GPT-4 能做出来。
接下来，直接上弱智 benchmark，考考逻辑推理能力。
第一个问题，文心大模型 4.0 和 GPT-4 都很快给出了正确答案：
第二个问题，双方的回答也很快，文心大模型 4.0 还顺口给出了“七分海洋三分陆地”的地理题背诵口诀：
看起来双方的数学、逻辑都不错，点个赞。
记忆能力
大语言模型公认的评判标准之一，是多轮对话能力。GPT-4 的多轮对话已经有不少测试了，我们再来简单看看文心大模型 4.0 的效果。
先来解读一下长论文，没什么问题：
以这个为主题写一首诗歌，顺便让它改成英文，也能 hold 住：
试试让它改得押韵一点，no problem：
最后再来提问一下诗歌中用到的 Transformer 知识点，并挑出其中的某个知识点要求解释原理，也信手拈来：
另外，试着将上文中的知识点用“它”代替，文心大模型 4.0 同样能承接上文的对话，并给出相关知识回答。
看来无论是长文本解读、还是多轮对话，可以说都是难不倒文心大模型 4.0 了。
附加题
正经测试完毕，咱们最后整点乐子（doge）。
这段时间，一道神奇的考题又被拎出来，在小红书等社交媒体上“难倒众人”，题面是这样的：
根据中华人民共和国婚姻法，以下谁能结婚？
A、林黛玉和贾宝玉
B、贾琏和尤二姐
C、杨过和小龙女
D、张起灵和吴邪
乍一眼还真看不出答案，不如交给文心大模型 4.0 和 GPT-4 回答试试。
文心大模型 4.0 给出的回答算是有理有据，虽然细看仍有一点 bug，但整体问题不大。
然而当我们将这个问题抛给 GPT-4 的时候，它先是停顿了好一会，然后直接被“急出母语”（doge）
翻译一下大概就是，GPT-4 认为 D 选项是正确的……
我们再尝试一遍。这次 GPT-4 倒是用中文回答了，只不过好像开始打起了太极，对于每一个选项，它的回答都是：
在现实中，他们的结婚资格取决于他们是否符合中国的婚姻法律规定。
测到这里，不妨做个小小的总结：
整体来看，与 GPT-4 相比，文心大模型 4.0 在综合能力上确实不落下风，尤其是在中文理解能力和通用知识能力上甚至更好。
那么，这样的大模型究竟是怎么炼成的呢？
文心大模型 4.0 是如何炼成的？
先来看看文心大模型 4.0 的“自进化”程度。
据百度 CTO 王海峰介绍，大模型表现出的创作、编程、解题、规划等能力，实际上都依赖于背后的 4 大核心基础能力 ——
理解、生成、逻辑和记忆能力。
相比 3.5 版本，文心大模型 4.0 的 4 大基础能力均有了不少提升，而提升最大的，又要属逻辑和记忆能力。
其中，逻辑的提升幅度达到了理解的近 3 倍，而记忆的提升幅度则达到了理解的 2 倍多：
以大模型写代码为例。
目前，百度的不少员工已经用上了大模型写代码应用 Comate，平均代码采纳率达到 40%，高频用户达到 60%。
甚至现在百度每天新增的代码中，20% 都是靠 Comate 生成的，比例还在不断增加。
所以，文心一言背后的文心大模型 4.0，究竟是怎么炼成的？
据王海峰表示，核心架构虽然还是从文心大模型 3.0 和 3.5 一脉相承，包括最初 3.0 的有监督精调、基于人类反馈的强化学习，以及 3.5 的知识点增强、逻辑推理增强、插件机制等。
但文心大模型 4.0 的技术改进，可以直接用三个“更”来总结：
更大的算力、更多的数据、更强的算法。
训练上，目前飞桨平台已经能在万卡算力上运行，基于集群基础设施、调度系统、软硬件协同优化，支持大规模稳定高效训练；同时，基于可再生训练技术中的增量式参数调优，来节省训练资源和时间。
基于这套技术，自 3 月份以来，文心大模型系列训练算法已经累计提效 3.6 倍，周均训练稳定有效率超过 98%：
数据上，团队建设了一套多维数据体系，从数据挖掘、分析、合成标注和到评估，形成了一整套“流水线”，来进一步提升模型训练效果。
算法上，则基于有监督、精调、偏好学习和强化学习等技术，进行了多阶段的对齐，确保大模型能更好地与人类判断和选择进行对齐。
在这其中，有两方面很关键的技术细节。
一方面是知识点增强的能力。
过去大模型可能只在一个阶段做知识点增强，但现在百度在输入和输出两方面同时进行了知识点增强。
输入先用知识点增强，对用户输入的问题进行理解，拆解出回答问题所需知识点，基于搜索引擎、知识图谱、数据库查找知识，生成第一遍结果；
输出再用知识点增强，对第一遍生成的结果进行分析，并用搜索引擎、知识图谱、数据库进行“double check”，对其中有差错的地方进行修正。
另一方面是智能体机制。
《思考，快与慢》这本书中，将认知系统分成系统 1（反应快但易出错）、系统 2（反应慢但更理性准确）。
根据这个原理，百度在大模型基础上，进一步研制了系统 2。
也就是说，相比大模型直接给出答案，现在进一步让它学会理解、规划、反思和进化，这样大模型执行就能更可靠、甚至完成自我进化，思考过程“白盒化”。
这两大技术细节，也造就了文心大模型 4.0 水平的飞速提升，甚至光是过去一个月的时间里，就提升了 30%。
这样的技术，也让文心大模型 4.0 的用户和开发者人数增长得飞快。
截至目前，文心一言用户规模已经达到 4500 万人，开发者达到 5.4 万人，遍布 4300 多个使用场景，应用数量达到 825 个，并接入了超过 500 个插件。
而在技术之外，更值得关注的是，百度世界大会上透露出的信息显示，文心大模型 4.0 已经全面重构了百度的搜索、GBI、文库、网盘、地图等数十款应用。
AI 原生时代大幕开启
为什么这么说？李彦宏在百度世界大会现场分享时强调：
大模型带来的智能涌现，是开发 AI 原生应用的基础。同样，没有构建于基础模型之上的丰富的 AI 原生应用，基础模型就没有任何价值。
无独有偶，红杉资本在《生成式 AI 进入第二阶段》中同样认为，生成式 AI 市场正在进入“第二幕”：
炒作和快速展示正在为真正的价值和完整的产品体验所取代。
底层的逻辑其实很简单：底层技术的重要性毋庸置疑，但前沿技术想要真正在人们的生活中创造价值，还是需要通过应用的形式。
如果说，大模型掀起的是人机交互方式变革的风暴，那么 AI 原生应用，正是纯自然语言交互的具体体现形式。
正如百度现场所演示的，数据分析现在可以是酱婶的 ——
直接对任意数据提问，AI 分分钟就能展开具体分析，不再需要人工跨数据库、跨表格分析。
在办公软件如流里，交代出行计划，AI 超级助手立马就能把差旅机酒安排妥当。
根据文档生成 PPT，也就是一句话的事，像百度文库这样的产品，直接化身“生产内容最好的起点”。
我们日常熟悉的网盘、地图等 App，基于大模型能力，也涌现出了全新的体验。
比如从网盘视频里直接提取重点内容。
比如在地图指挥 AI 订餐厅。
百度此番出手，可以说是直接展示了一把大模型全方位的应用渗透，揭开了 AI 原生时代大幕的一角。
而百度“第一个把全部产品用大模型重做一遍”的先手优势，也已经在更大范围内开始显现。
李彦宏透露，百度的大模型技术已经应用在制造、能源、电力、化工、交通等实体产业中，17000 家企业已参与其中，大模型正在成为新型工业化的重要推动力。
从 3 月份文心一言发布，到年中文心大模型 3.5 版本更新，再到现在 4.0 惊艳亮相，百度文心大模型的迭代速度不可谓不迅速。
这背后既是国产大模型从技术 demo 到落地应用的激烈竞争，也再一次体现了百度在大模型领域深厚的技术积累。
并且随着文心大模型 4.0 和百度一众 AI 原生应用的亮相，大模型赛场上新一阶段的竞争方向愈发明显。
正如李彦宏所说：
我们即将进入一个 AI 原生的时代。一个人机通过 prompt 交互的时代。
在此过程之中，无论是国产大模型基础能力的快速追赶，还是 AI 原生应用开发的主动进击，都令人心潮澎湃。
AI 原生时代，在各种层面上，都越来越值得期待了。
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