AI-第四次工业革命-Trae
Trae
今日重磅消息：
3月3日，字节跳动发布AI编程工具Trae国内版，模型搭载doubao-1.5-pro，支持切换满血版DeepSeek R1&V3。这是国内首个AI原生集成开发环境工具（AI IDE）。
使用感受
我用其写”基于Vue-DeepSeekAPI的对话”，10分钟不到就完成了，效果还不错。
等待一会儿后
本项目只需要开发者了解基础技术栈的知识，具体实现直接AI即可，指数倍的缩短的研发周期。标志着软件开发正进入AI全面赋能时代。
漏洞
即小小的Bug，重新打开项目即可消除
展望
该软件具有生成项目的功能，待技术成熟后定试一试。
AI
一则报告
报告一：《AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry 2025》
AI+IoT
就从笔者的专业领域—物联网出发，探究“AI+IoT+Medicine”能够带来什么：
- 由于人口老龄化、人均年龄的上升、科技日新月异的发展等等。人们可以通过智能手环来检测自己的身体状态，当然区别于现在2025年常规单一检测软件的综合检验效果，我给它的定位是：
- 当人们不舒服时，就症状向手环的AI发起询问请求，AI给出潜在的疾病可能性，再由手环上的传感器决策，最终落实到医院的最终检验报告单，实现疾病的“早发现，早治疗”。
- 当人们无感觉时，手环持续监测人们的身体，AI定期推送不同的“检测身体”的一些活动任务，比如说“慢跑一圈后有什么除了累之外特殊的异样”，有异样，根据其按照上一条进行剪枝、决策；没有异样，继续监测。或者是“定期询问人：昨晚睡得怎么样？”以此来收集信息。就像一个私人医生管家一样照顾人类。
- 智能家居的二次革命
现在传统的智能家居莫非于“摄像头联网、自动拉开窗帘等”，若使AI介入，例如：
- 控制火候：根据AI的检索，使火候自适应于相应的菜，让菜更加美味
- 自动调节室温：AI学习人类的行为居住模式，自动调节室内温度，提升舒适度并节能。
- 洗涤衣服：根据LLM图像识别，对不同的衣服施加以不同的洗涤方式，例如，怎么洗毛衣-30°C温水洗涤
随感
AI世界的发展迎来前所未有之大变局-笔者22年上大学的时候，对“人工只能”这两个字嗤之以鼻，因为未曾看见落地的项目，总觉得它好像古巴比伦国王为妻子修建的空中花园一样——美好而不切实际，23年首次接触了ChatGPT，觉得它有时候可以写代码，挺有意思的，但仍觉得无所谓，24年ChatGPT升级到4o与o1，同时伴随着“智能对话”：该AI对话者有真实人类停顿的能力与处理你抢话的能力，再加上上传图片、文本，对这些附件的识别与处理，生成式人工智能迈上了一个新的历史性台阶。这个时候我国的大模型有“文心一言、豆包、kimi”等，虽比不上某大型LLM，但是差强人意。
DeepSeek横空出世，颠覆了历史。
V3对标4o
R1对标o1
思考方式的对标
应用端或者API，将完整的思考方式“可视化”，这是ChatGPT不具有的能力。开源
美国闭门造车，终究是站在了历史错误的一面，DeepSeek完全开源，让许多没有硬件、软件能力造LLM的国家凭借DeepSeek的开源技术，用极低的成本与人力资源复刻属于自己的大模型，遏制了美帝国主义的极端霸权行为。
从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。
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