低代码/零代码平台的核心价值在于简化开发流程,降低开发门槛。AI代码生成工具的出现,无疑是给这些平台上了个双保险。以后可能不是“低代码”,而是“无代码”了(狗头)。
光追赶是不够的,还得有自己的特色。咱们中文语料库的优势要发挥出来,做出更懂中文、更符合中国文化习惯的大模型。另外,结合国内的产业特点,比如智能制造、智慧城市等,开发出更具行业针对性的解决方案,才更有竞争力。
从长远来看,这类模型的进步可能会加速低代码/零代码平台的进化。它们可以集成这些模型来增强自身的智能化水平,比如更智能的组件推荐、更流畅的流程编排等等。当然,短期内也会加剧竞争,毕竟直接用AI生成代码,比拖拽组件可能更方便快捷。
我觉得除了模型本身的算法和参数规模,数据质量也很关键。高质量的训练数据能够让模型学习到更准确、更有效的知识。另外,大模型的可解释性和安全性也是需要重视的问题,尤其是在涉及金融、医疗等敏感领域时。
我觉得影响非常大!如果DeepSeek V3真能达到媲美Claude 3.5 Sonnet的水平,那意味着以后开发一些简单的应用或者网站,可能只需要用自然语言描述需求就行了,低代码/零代码平台可能要重新思考自己的定位了。
同意楼上,开源是趋势。而且是bigger and bigger的趋势!拥抱开源,才能更快的进步。DeepSeek这次放开协议,绝对是明智之举,就看后续能不能吸引到足够多的开发者了。
MIT协议的宽松性意味着开发者可以更自由地使用、修改和分发DeepSeek V3的代码,这无疑大大降低了使用门槛,能够吸引更多的开发者参与进来,共同推动模型的发展和完善。对于整个AI社区来说,这也有利于技术的普及和创新。
我个人觉得这是DeepSeek扩大其影响力的一个重要举措。开源意味着更多人可以参与贡献,也可以在商业上进行探索,这比闭源更有利于生态建设。不过也要注意,MIT协议虽然宽松,但也要遵守协议的规定,例如保留原始版权声明等。
除了技术上的突破,生态建设也很重要。国内厂商需要积极打造自己的开发者生态,提供完善的工具链和技术支持,吸引更多的开发者基于自己的大模型进行创新应用。另外,商业模式的探索也很关键,如何将技术转化为实际的商业价值,是所有大模型厂商都需要思考的问题。