三个多月前，机器之心向刚刚诞生的文心一言提出了一个关于逻辑推理的问题。

这个问题是关于三个房间和三个开关的，每个房间都有一个开关，其中一个开关控制着同一楼层的一盏电灯。现在你站在开关所在的楼层，不能看到电灯所在的楼层，你只能上楼一次，然后必须确定哪个开关对应哪个电灯。

这道题对于大部分人来说都有一定的难度，而当时的文心一言也不例外。在当时，文心一言进行了分析并构建了思维链，但却忽略了问题中的一个重要条件，就是只能上楼一次。因此，它给出的结果并不是完全正确的。

然而，今天站在你面前的是基于「文心大模型3.5」的文心一言。面对同样的问题，它的回答是这样的：

从三月中旬推出到现在，文心一言一直在默默努力变得更加优秀。这种变化背后，是文心大模型的不断进化和迭代。

上个月，百度的文心大模型正式从3.0升级到3.5。这次升级不仅在创作、问答、推理和代码能力上实现了全面升级，还显著提升了安全性，并且训练和推理速度也大大提高。

文心大模型的出现已经改变了整个IT行业的技术栈架构。在人工智能时代之前，IT技术栈通常是三层架构：芯片层、操作系统层和应用层。而在人工智能时代来临之后，技术栈变为了四层架构：芯片层、框架层、模型层和应用层。

百度从2010年开始全面布局人工智能，成为全球为数不多进行全栈布局的人工智能公司之一。从开发芯片层的昆仑芯片，到开发框架层的飞桨深度学习平台，再到开发模型层的文心大模型，以及应用层的搜索、小度、Apollo等，百度在技术栈的各个层次都拥有领先业界的关键自研技术，实现了层与层之间的反馈和端到端的优化，大大提高了效率。

WAIC 产业全体论坛 现场，王海峰还透露了飞桨平台的最新数据。到目前为止，飞桨已经吸引了750万名开发者，这是百度自2023年以来首次对外披露飞桨生态的最新数据。作为框架层的飞桨是国内首个自主研发的产业级深度学习开源开放平台，并且连续两年在国内深度学习平台综合市场份额上位居第一。

最新的文心大模型3.5同样经历了四层架构的端到端优化，特别是框架层和模型层的协同优化，使得训练速度和模型效果得到了加速提升。

大模型热潮已经持续了半年的时间，而且并没有出现退潮的趋势。然而，在这个火热的技术进展和产品迭代的背后，我们应该关注的下一步是如何将这些技术应用到实际生活中去。

正如百度的创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所说：“新的国际竞争战略的关键点不在于一个国家拥有多少个大模型，而是你的大模型中有多少原生的AI应用，这些应用在多大程度上提高了生产效率。”文心一言的实践，或许能够为行业提供一些可借鉴的经验。文心一言是一个运用人工智能技术的应用程序，通过深度学习的方法，能够实现对话、推理、代码生成等多种能力。它的上线与插件机制的引入，为文心一言打造了一个「终端 + 平台 + 生态」的完整系统，探索了 C 端用户商业化模式。

面向 C 端用户，文心一言 App的上线与插件机制的引入，使得用户可以根据自己的需求选择不同的功能插件，扩充文心一言的使用范围。通过使用插件，用户可以更方便地获得自己所需的信息，并且能够与文心一言进行更加精准的交互。这种模式不仅方便了用户，也为文心一言提供了更多的商业化机会。

对于 B 端市场，一般的通用大模型往往缺乏具体、专业的场景支持，而文心一言通过积极应用到各种应用场景，如智能办公、智能会议、智能编程、智能营销、智能媒体、智能教育、智能金融等，为行业提供了具体、专业的支持。此外，百度还拥有11个行业大模型，覆盖交通、能源等重点领域，为 B 端市场提供更多的选择。

在最新版本的文心一言中，通过各项算法和数据的优化，相比于3.0版本，文心大模型3.5的模型效果提升了50%，训练速度提升了2倍，推理速度提升了30倍。对于个人及企业用户来说，这意味着一个新的阶段。他们可以借助文心一言的强大能力，更高效地完成各种任务。

作为百度自主研发的大模型体系，文心大模型从最初的自然语言理解大模型发展到了跨语言、跨模态、跨任务、跨行业的能力完备的大模型平台。在文心大模型3.5加持的文心一言中，问答、推理、代码、文生图等能力都有了新的提升。用户在与文心一言的对话过程中，能够感受到这些变化。

例如，用户提问「疯狂星期四是什么？」或「为什么很多人都在说V我50？」在3.0版本的文心一言中，可能只能给出简单的答案。但在3.5版本的文心一言中，不仅能够给出正确答案，还能进一步解释「疯狂星期四」的名词来源、活动背景等信息，甚至能够指导用户参与活动。对于「V我50」这个流行语，文心一言3.5还能找到最早的出处。

综上所述，文心一言的实践为行业提供了可借鉴的经验。通过不断优化模型效果、提高训练与推理速度，并结合具体的应用场景，文心一言为用户提供了更加准确和专业的服务。它的上线与插件机制的引入，能够满足用户多样化的需求，并为商业化模式探索提供了参考。对于整个行业来说，文心一言的发展代表了人工智能技术在语言理解领域的重要进展。