大模型大战之年，Google 把生成式 AI 全面融入 Android、Web、云！( 二 ) _大模型

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当然，现在 Studio Bot 依然处于测试阶段，而且已经支持中文了。
Web 将是 AI 的一大重要平台
看完 Mobile 端的 AI，我们再来看 Web 端。从事 Web 开发已经 25 年的 Google 资深开发技术推广工程师兼 Chrome 开发技术推广部主管 Paul Kinlan 在带来 WebAssembly 跨平台多语言的最新进展的同时，讲了一句非常关键的话 ——「Web 将成为一个重要的 AI 应用平台」。

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由此带来了可以同时运用云端和本地设备端算力的 WebGPU，它能够充分释放设备 GPU 硬件的潜能，让 Web 应用发挥所有的本地算力，用于各种高级图形任务及新 AI 应用。
AI 不能替代编程：大模型让更多人参与到开发中
面对 AGI 浪潮的席卷，Google Web 机器学习主管 Jason Mayes 先给所有开发者来了一记定心丸：“AI 并不是取代编程。虽然 AI 很强大，但它不是能替代一切的魔法。在优秀的工程师手中，它能够让很多无法实现的创意变为现实。”
Google 为机器学习工程师打造了一系列新工具，并已在过去几个月中陆续发布。其中就包括：

开源的多模态框架 Keras Core：优化模型开发流程，能够显著简化和加快反复的测试和迭代工作。
专为机器学习工作负载优化的运行时：TensorFlow 可以在各种平台上运行，从最小的微控制器，到最大型的云集群。

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可替你处理繁琐机器学习事务的框架：开发者将能够从 TensorFlow、JAX 甚至 PyTorch 中灵活选择符合需求的后端，未来还会支持更多其他框架，且无论使用的是哪个后端，代码都不需要做任何改动。

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此外，生成式 AI 带来了提示工程师的兴起，前面我们提到 Studio Bot 就很需要写好的提示。为了让模型用户更好地使用“提示”来和大模型交互，Google 为我们带来了 Prompt Engineering 提示工程，能够帮助用户实现编写适当的输入文本来引导 LLM 生成符合预期的输出。
开源才是大模型的未来：Google 集成 Llama 2、Claude 2、Falcon
【大模型大战之年，Google 把生成式 AI 全面融入 Android、Web、云！】Google Cloud AI 平台副总裁 Ting Liu 深入分享了 Google Cloud 如何运用 AI 的力量帮助所有开发者革新工作方式，实现大刀阔斧地创新。为此，Google 提供了包括 PaLM、Codey 等在内的多种基础模型，也于近期进行了更新，如实现代码生成的 Codey 对于支持的主流语言，生成代码和代码聊天的质量提升了 25% 。Ting 以「提升速度、降低难度、扩大规模」十二字箴言对 Google 人工智能所带来的效用进行了总结。

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其中她还特别谈到，秉承着 Google 营建开放式生态的一贯理念，Google 还丰富了机器学习全流程开发平台 Vertex AI 的模型库，既有 Google 自己的模型，也有多种第三方、开源的模型，总计超一百多种模型，包括 Meta 炙手可热的开源大模型 Llama 2、大火的 Claude 2、备受关注的开源大模型 Falcon，尽显开放的本质。此前曾经曝光过的 Google 内部文件言及开源才是最终的胜利者，近几个月来，越来越多的从业者认为，开源才是大模型的未来。

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而在此 Ting 还提到了 Duet AI in Google Cloud 是如何帮助开发者写出优质代码，支持自动补全、生成函数，能够极大地简化大型代码库的维护。
以上一切都需要开发者生态的力量
前面所有的技术栈与平台的背后，是 Google 对于全球开发者生态的建设，帮助世界各地的开发者和创业公司利用 Google 的技术栈取得成功。Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin 表示：“再一次回到中国太开心了，我这次到达上海才 2 天。但中国的技术让我深深折服。”
去年，中国的 Google 开发者社区在 20 多个城市举办了活动，吸引了近 60 万开发者齐聚线下，而关注女性开发者的 Women Techmakers 活动今年吸引了近 149,000 位女性参加，CSDN 也是多次参与。