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当今写代码，最 fashion 的"姿势"应该是什么？

谜底约略就是：截图。

没错，就像这样，先松开找个网页，截取想要的那部分界面，然后"喂"给 AI，并附上一句 Prompt：

参考这个页面，生成一个雷同的 HTML 页面。

只是一张图和一句话，AI 就"唰唰唰"的把代码给写出来了。

有了这个功能，前端圭臬员搞粗造的页面代码可就方便太多了（以致编程小白齐不错尝试作念网页）~

而且这个 AI 啊，还不是海外的什么应用，恰是商汤在今天GDC（全球竖立者前卫大会）中办公小浣熊 2.0最新升级的功能。

不得不说，国产 AI 的含金量还在抓续高涨中 ~

△商汤科技小浣熊致密东说念主，贾安亚

纵不雅整场发布会，一个最大的感受就是，商汤办公小浣熊 2.0 不单是是增添新功能这样粗造，更是把办公 AI 从一个助手的变装转形成了有自主实践能力的智能体。

这又该若何贯通呢？咱们连接往下看。

办公 AI：从有用，到好用

截个图就能写代码，还只是办公小浣熊 2.0 新功能的一隅。

小浣熊此次是把"日日新"和会大模子的原生和会多模态能力结合了进来，结束了多模态贯通和交互。

举个例子。

数据分析是寰球在办公场景中或多或少齐会构兵到的责任本色之一，用上了办公小浣熊 2.0，效坦爽接变得 Pro Max 了。

在数据清洗和预处理阶段，它能自动帮你惩办数据里的多样迷糊，比如补全漏掉的数据、修正伪善、长入容貌、去掉重复本色、和谐类型，还能解决笔墨乱码问题。

这样一来，在数据分析早先阶段，就能把速率和准确性给进步上去。

为了能让你把数据看得更了了，办公小浣熊 2.0 还复古数据可视化。

它能自动帮你选最合适的图表，生成雅瞻念又清亮的图表，重心信息一目了然。

还不错凭证需要疗养姿首和布局，以致作念出不错互动的图表。就算你不懂复杂的用具，也能松开作念出专科的数据图表。

不仅如斯，办公小浣熊 2.0 还具备模式识别和趋势分析的能力。

相似是自动的样子，它不错帮你发现数据中荫藏的规章，识别时刻数据的趋势，找出特别值和波动，展望畴昔的走势，还能分析不同数据之间的干系。

那些正本需要专科统计常识才能完成的分析任务，当今一个 AI 就能惩办。

底下的例子中就展示了让小浣熊展望《哪吒 2》票房的过程：

固然，淌若还有不懂的问题或进一步的需求，咱们依旧不错通过对话的样子来发问。

以致联动 Excel、txt、Word、和 PDF 等多个不同类型文献，径直让它生成一个圆善且多模态的敷陈齐是 OK 的哦 ~

但不仅限于数据分析这一类任务，办公小浣熊 2.0 如故将刚才咱们展示的模式"和会贯通"到了近乎全场景中。

而这种模式，不错为归结为"三步走"：

第一步是联想（Plan）：在联想阶段，不错自主整合寰宇常识（预素养阶段信息）、聚集信息（互联网及时信息）和自稀有据（私域常识网信息）。

第二步是分析（Analysis）：在分析阶段，不错有用地对数据和文档进行分析并从中挖掘有用信息。

第三步则是创作（Write）：基于上头步伐，进而完成本色生成、智能校对信息源并提拔创意创作，完成各类复杂任务。

一言以蔽之，当今的办公 AI，不错说是熟谙学会了若何使用东说念主类用具，通过接续地将实践猖狂行动反映信息源参与至会话中，不错接续进步 AI 的自主责任能力，进而泛化更多应用场景、发达更大价值。

嗯，是从有用，转向了好用。

代码小浣熊也升级了

除了办公小浣熊除外，眷属的另一位成员——代码小浣熊 2.0也推出了诸多新功能。

比拟此前的代码补全、问答交互，其最大的特色，即是多维数据和会和多模态推理。

代码小浣熊 2.0 在多维数据和会上的确有一套，能帮竖立东说念主员省不少事儿。

先说土产货数据和会这一块，它就像个智能管家，能把你的个东说念主代码数据还有代码仓库齐管起来，让你随时能松开找到想用的代码，快速复用，竖立速率"嗖"地就上去了。

再看企业里面云表和会，畴昔各部门的数据就像一个个孤岛，当今它把这些孤岛齐连起来了，企业的数据库、常识库划一合得妥适宜当。

寰球一齐搞竖立的时候，信息分享那叫一个顺畅，无谓走动交流阐扬，时刻和元气心灵齐省了。

除此除外，它能联网检索常识，把聚集上好多有用的信息齐能帮你找归来，加到土产货的数据里，给竖立责任源远流长地提供新贵寓，让你的念念路更清朗。

而在实操方面，代码小浣熊 2.0 在写代码的时候，不管是单行的代码，照旧好几行连在一齐的，它齐能帮着补全，要是有划分的所在，也能帮着改。

要是遭遇任务里某个点要疗养，它不光能改这一处，还能同期跨着文献，把有计划的好几处任务一齐改了，实在是有些方便在身上的。

况兼它还不错实践更多的具体竖立经过操作，提供愈加全面的编程提拔能力。

举例一键添加注释：

以及通过当然谈话迎合发问：

值得一提的是，代码小浣熊 2.0 除了对个东说念主用户除外，对企业也超越有用，它能帮统统这个词企业管好代码金钱。

若何个不休样子呢？

它先会仔细筛查代码，把有问题的所在找出来，接着再进行后续的竖立，让代码变得越来越好，这个优化升级的过程会一直抓续下去。

而且它管得还很全面，从最运行了解寰球对软件有啥需求，到后头测试软件好不好用，软件研发的好多经过它齐触及到了。

有了它，企业的代码质地会更高，以后堤防起来也更松开。

无谓再愁多 Agent 应用竖立了

如果说小浣熊眷属的升级是商汤在应用层上的最新发布，那么在底层大安装方面，商汤在本次 GDC 上相似也有一个大动作。

早先，是一个不错破局多 Agent 应用竖立逆境的竖立者用具——LazyLLM。

粗造来说，LazyLLM 是一个面向竖立者的一站式、开源的，可构建多 Agent 大模子应用竖立框架，能协助竖立者用极低的资本，构建复杂的 AI 应用，并不错抓续迭代优化恶果。

不错先来看下一个 demo：

接下来，咱们就来盘一盘 LazyLLM 到底有什么特色。

早先从代码联想方面来看，是肉眼可见的粗放。

举例用代码抒发一个数学公式，对比 LazyLLM、LangChain 和 LlamaIndex，LazyLLM 的代码是确实短了不少：

其次，濒临当下盛大的调用、部署的"选项"，LazyLLM 作念到了长入。

岂论是什么样的模块，用户齐不错用长入的样子来调用，活泼查考多样基模子、训推框架与数据库。

值得一提的是，它还提供微调的服务，这就更便于客户在垂直边界的应用。

LazyLLM 还有一个大亮点，就是竖立方便。

举例十行代码就能搭建 RAG 多路调回话用，三行代码搭建 ChatBot，以致两、三行代码就能在 RAG 应用顶用上自界说的和谐章程或者多路调回的策略。

除此除外，LazyLLM 的亮点还包括：

以数据流为中枢的应用竖立范式：LazyLLM 以数据为中枢，可通过 Pipeline、Parallel、Switch、If、Loop、Diverter、Warp、Graph 等数据流拼接已有组件或其他开源软件，并复古在应用竖立过程中抓续迭代数据，从而接续进步数据恶果。

像搭积木一样竖立大模子应用：LazyLLM 通过详细化模块联想和合乎直观的代码立场，使竖立者能够更快地结束想法居品落地，同期真确像搭积木一样，把意图识别、常识库检索能力、大模子能力等快速拼到一齐，结束圆善应用。

复杂应用一键部署：LazyLLM 诈欺轻量网关结束散布式应用一键部署，助力用户快速结束居品落地。当智能体竖立完成后，应用者能够一键将其部署到网页、企业微信、钉钉等平台。同期，框架还复古跨平台、不同操作系统，以及不同底层云的基础设施。

多 Agent 编排：封装 FunctionCall、React、ReWOO、PlanAndSolve 等多种 Agent。

跨平台：兼容多个操作系统（如 Windows、OS 或 Linux）和多种 IaaS 平台（如裸金属、K8s、slurm、公有云）。

一言以蔽之，LazyLLM 是作念到了不错让用户以最粗造的步伐和最少的代码，快速构建复杂、雄壮的多 Agent AI 应用原型，像搭建积木一样，快速构建出具有坐蓐力的 AI 大模子应用。

而基于 LazyLLM 这个竖立者用具，商汤还发布了一个应用竖立平台——万象平台。

举座来看，它是企业级一站式模子竖立与不休平台，集成模子不休、精调、推理、评测等功能，提供多种开源和闭源大模子，基于 SenseCore 万卡集群，复古及时调用、快速扩缩容，兼容国产芯片和异构算力不休。

咱们先来看下万象平台的实操界面：

万象平台的一大中枢能力，就是高效推理和粗造微调。

不仅复古 PPL.LLM、LightLLM 等多推理框架，在这里，你还不错一键搭建多样主流大模子，包括大火的 DeepSeek 满血版、商汤 SenseNova，以及 Meta、阿里、智谱等盛打开源模子！

其次，恰是因为基于 LazyLLM，万象应用竖立平台通过长入画布界面，将 LLM 应用竖立、RAG 核默算法及多模态模块编排整合，复古用户活泼组划算法组件、即时测试疗养，并一键启动微调服务，结束高效浅陋的经过编排能力。

值得一提的是，万象平台还打破了云算力依赖。

因其兼容云表与土产货服务协同，洞开第三方模子接入接口，这就允许用户使用我方的 MaaS 平台提供服务，将闲置算力用起来。

而且万象平台还不错进行土产货部署与独到化请托，适配国产数据库及芯片，保证数据安全，合乎审计合规。

商汤眼中的" AI 与东说念主类协同"

临了，咱们还需要对今天商汤在 GDC 的一系列发布作念个总结，从中挖掘商汤在大模子发展旅途上的政策布局。

从应用层，即小浣熊眷属的升级来看，商汤是想让 AI 不单是打提拔，更是起到自动化去解决更复杂问题的作用。

商汤的办公小浣熊 2.0 和代码小浣熊 2.0 不仅行动提拔用具（Copilot）进步东说念主类的责任效用，还安宁向自主实践任务的 Agent 观点发展。

办公小浣熊能够自主联想任务、分析数据并生成敷陈，代码小浣熊则能够跨文献实践多任务修改，以致进行代码金钱不休。这种涟漪使得 AI 能够更寥寂时处理复杂任务，减少东说念主类的重复性职业。

从底层大安装来看，通过 LazyLLM 开源框架和万象平台，商汤大幅裁汰了 AI 应用竖立的门槛。

即使是低级竖立者，也不错通过粗造的拼接和模块化联想，快速构建复杂的 AI 应用。这种低门槛的竖立样子使得更多企业和个东说念主能够参与到 AI 应用的创造中，鼓动了 AI 技艺的普及和应用。

而二者也有重叠之处，那即是多模态和会与推理。

这亦然收货于商汤的"日日新"和会大模子近来在多模态推理和和会方面赢得了打破，能够处理文本、图像、音频、视频等多种模态的数据。

这种多模态能力的进步，使得 AI 能够更好地舆解和处理复杂的践诺寰宇任务，进一步增强了 AI 与东说念主类的协同能力。

从这里咱们也不难发现，商汤此前冷落的"三位一体政策"，即"大安装 + 大模子 + 应用"，还在抓续成效。

而濒临当下和畴昔接续快速变化的大模子市集，商汤纠合独创东说念主林达华在近期的访谈中，也说念出了商汤的布局之说念：

畴昔 AI 发展观点是从谈话模子向多模态、推理模子和寰宇模子进化，大模子将打破行业中枢任务才能结束真确营业价值。

DeepSeek 的素养优化不会裁汰算力需求，反而推理市集增长赶紧，竞争加重。商汤的中枢政策是通过多模态技艺、深度行业应用、软硬件一体化来构建高价值 AI 生态，而非单纯参与 API 价钱战。

DeepSeek 吹起的低资本 + 高性能"国潮 AI 风"还在连接，而从商汤今天一系列最新发布来看，趋势莫得停滞，败露还在抓续。

—  完  —

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