文心一言是百度打造出来的人工智能大语言模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，文心一言有五大能力，文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成，其在搜索问答、内容创作生成、智能办公等众多领域都有更广阔的想象空间。文心一言企业服务由千帆大模型平台提供，当前开放文心一言的推理服务，并提供大模型微调等一系列开发和应用工具链。

对于部分工科学生（非计算机专业）来说，编程学习无疑是一个让不少学生头疼的问题，此时文心一言就是一个十分helpful的工具了。首先，编程语言的学习光靠自己还是蛮吃力的，其次，对非计算机专业的工科学生来说，编程语言是一个“必会”但是又只需要“浅会”的工具，所以说，文心一言是一个合适的学习工具。那么怎么利用文心一言来提高学习效率呢？

从前，有一名志存高远的通信工程专业学生小明，在瞪着眼睛、竖着耳朵，满怀着一腔热情和对知识的渴求听了一节信息与通信工程导论课之后，对着台上老师提出的“系统探索学习法”陷入了深深的沉思......一群没有系统学习过编程语言的学生被要求对着示例代码自行增、添、删、改等操作，来探索每一句代码、每一个模块的作用是什么。小明简直抓破了脑袋，也没有完全探索明白。

此时，文心一言闪亮登场：

小明发现，把无法理解的示例代码复制到提问界面上，让大模型解释代码，不仅比自己盲目探索得到的结果更加快捷，还更加准确、详细。

例如：

期末，在经过了一个学期的学习，有了一定的编程知识的小明同学收到了他的期末作业：对着近千行的代码debug，对着陌生的代码，只需找出三个错误并修改，就可以实现要得到的一个陌生功能。小明又抓破了刚好没多久的脑袋，也还没完美地解决这个难题。

此时，文心一言又闪亮登场：

小明走投无路，抱着试一试的心态求助了文心一言。没想到她还有这功能。

小明是一个充满好奇、喜欢拓展学习的好孩子，在数学实验课程学习中，他经常听见老师比较mathematica、matlab和python三种语言的区别，于是他就想，能不能用文心一言实现不同编程语言的转换呢？

例：从Python编程语言转换为Java编程语言。

除了上述三个场景外，文心一言在代码编写的过程中还有很多功能：改进所写的代码、使用可读性更高的编写结构重写代码、简化代码等等。

在1980年以前，人们和计算机进行交互的方式往往是通过编写代码来完成的。直到1984年，“交互设计”的概念第一次被提出，后来越来越多的公司和行业开始重视交互设计，并将其纳入产品开发的流程中。如今，交互设计已经渗透到我们工作生活的各个方面。

在大型模型时代，我们看到交互方式进一步升级，并且出现了与以往不同的应用形式。许多人悲观地认为，将大模型作为写代码的工具，会让程序员丢失他们本应该掌握的写代码的能力，然而从软件开发的角度来看，这进一步降低了门槛，让每个人都有可能成为开发者，这不仅有助于我们提高生产力，还带来了巨大的机遇。

程序员也在不断学习和进化，就像大模型一样。

大型AI模型与以往的人工智能有一个重要的区别，即智能的涌现能力。这种涌现能力使得大型模型可以自我创造并帮助其开发者提升技术水平。开发者不仅帮助大型模型进步，而且大型模型也能够提高开发者的开发效率。双方都在技术发展中相互促进，实现“双赢”。

有人认为，在代码生成方面，垂直行业模型的表现一定更好。通用大模型很难替代所有的行业模型，关键原因在于行业模型和通用模型之间的关系。例如，代码生成类的大模型并非从零开始训练，而是在通用大模型的基础上进行再次训练。这些大模型本身就投入了大量的语料和训练时间，旨在建立对语言的理解、逻辑推理等基本能力，而这些基本能力的建设离不开通用大模型。

因此，首要任务是建立一个优秀的通用模型，然后再进行微调，这样垂直领域的大型模型表现更优并不意外。但如果没有通用模型，从零开始建立垂直领域模型实现起来可能较为困难。利用现有的通用模型进行微调，不仅提高了开发效率，同时也有助于提升生成效果。这就像如果一个人不懂数学，那么学好人工智能也会变得更加困难。