這個星期我一直在國內(nèi)大型模型發(fā)布會上穿梭。

周二(8月15日)，科大訊飛發(fā)布了升級的2.0版星火模型，在多模式、語義理解、文件解讀等方面進行了無與倫比的升級。周三，我不停地參加百度飛槳峰會。在這次會議上，百度迭代推出了更多關(guān)于文心的插件和能力，并在后面的開發(fā)端構(gòu)成了一個新的社區(qū)。

周四，我與其他幾家大型R&D公司進行了深入的交流，并在同事的邀請下，對幾家國內(nèi)核心大型公司的多模式能力進行了評估和測試。

所以我可以把八月第二周的工作完全標為“大模型與大模型有關(guān)”。

另外，我已經(jīng)收到邀請了，周二也就是22號去上海參加釘釘發(fā)布會，深入體驗了釘釘接入通義千問大模型后的生產(chǎn)力。

與往年相比，今年行業(yè)的熱點都集中在AIGC和大模型上，所有的企業(yè)和企業(yè)家似乎都在討論如何抓住機會或分一杯羹。

在和大家交流的過程中，我對國內(nèi)大模型的發(fā)展趨勢有了非常清晰的認識，未來中國乃至全球大模型的發(fā)展可能會有不同的變化。

對我來說，未來大模型恐怕會有三種不同的認識：

第一，大模型趨于分化，行業(yè)模型可能成為普及的關(guān)鍵；第二，具體智能和多模態(tài)智能可能成為下一個重點；第三，應(yīng)用領(lǐng)域的落地是關(guān)鍵，To B是主陣地。

如果你想?yún)⑴c行業(yè)或大型發(fā)展，只需閱讀這三點即可。

行業(yè)模式可能成為一種演變趨勢。

在價值非凡的2023年，被譽為“AIGC元年”，其中大模型的地位非常重要，其創(chuàng)新達到了前所未有的高度，遠超移動互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新，市場對其的期待和創(chuàng)新預(yù)期甚至遠超其實際表現(xiàn)。

AIGC的進步可能會進一步解放生產(chǎn)力，幫助企業(yè)在降低成本的同時提高效率，從而影響和改變互聯(lián)網(wǎng)用戶獲取信息和內(nèi)容輸出的方式。雖然最近領(lǐng)先的企業(yè) ChatGPT的用戶增長速度有所放緩，但業(yè)內(nèi)人士并不擔心，因為這并不意味著技術(shù)迭代速度變慢。

根據(jù)不完全統(tǒng)計，國內(nèi)已有近百家大型R&D公司，其中包括通用和垂直領(lǐng)域、開源和閉源等不同類型。

在2023年的世界人工智能大會上，工業(yè)和信息化部中國電子技術(shù)標準化研究院授予“國家人工智能標準化總體組大模型專題組”的360集團、百度、華為、阿里巴巴等行業(yè)巨頭組長單位積極推進大模型中國標準體系建設(shè)，助力中國大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

未來的大模型將進一步分為通用、特殊和特定場景的各種類型。市場普遍認為，從行業(yè)特點來看，通用大模型未來只能是少數(shù)巨頭的最終獲勝者，主要是因為它需要大量的資金投入，不適合大量的中小企業(yè)。

通用大型模型不能處理很多企業(yè)的實際問題，模型的大小主要取決于企業(yè)客戶自身的需求。公司的大型模型應(yīng)用需要充分考慮行業(yè)專業(yè)性、數(shù)據(jù)安全性、連續(xù)迭代和綜合成本。

未來，垂直領(lǐng)域的模型將成為加速大模型普及的關(guān)鍵。通用公共數(shù)據(jù)疊加行業(yè)數(shù)據(jù)，共同構(gòu)成行業(yè)大模型的實踐信息源。行業(yè)大模型的未來趨勢特征還包括場景一體化、AI原生化和部署工業(yè)化。

或者進一步推動AI普惠化

MaaS(模型即服務(wù))理念堅持以人工智能模型為核心的開發(fā)模式，構(gòu)建了運用云計算技術(shù)的強大服務(wù)架構(gòu)。

這一理念的實施無疑給大型創(chuàng)業(yè)公司和開發(fā)者帶來了便利，使他們能夠輕松地將機器學習模型部署到各自的應(yīng)用程序中。與此同時，MaaS還提供了包括模型訓練、推理、部署、調(diào)整、評估和實用落地在內(nèi)的全方位自動化服務(wù)。這意味著MaaS的出現(xiàn)可能會進一步降低使用門檻，提高大型模型的普及率。

在討論中美大模型的區(qū)別時，業(yè)內(nèi)普遍認為，雖然中美大模型目前還存在一定差距，但國內(nèi)公司一直在追趕。首先，大模型的發(fā)展必須以強大的計算率為基礎(chǔ)。其次，在數(shù)據(jù)方面，漢語材料的復雜性和質(zhì)量參差不齊，給國內(nèi)大模型的研發(fā)帶來了挑戰(zhàn)。因此，后期高質(zhì)量的數(shù)據(jù)將是不斷優(yōu)化大模型的關(guān)鍵。

這種背景下， 騰訊 為進一步推動人工智能的發(fā)展，大模型時代還發(fā)布了AI十大趨勢。 在這些方面，大模型的發(fā)展方向體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 涌現(xiàn)：LLM(大型語言模型)的發(fā)展將推動AGI(通用人工智能)階段加速人工智能的發(fā)展；

2. 結(jié)合：多模態(tài)技術(shù)可以幫助大模型處理更復雜的問題；

3. 了解您：大型模型將帶來更符合人類的交互技術(shù)，提高人機交互的自然性；

4. 生態(tài)：模型就是服務(wù)（MaaS）生態(tài)學呼之欲出，為人工智能應(yīng)用提供了新的概率；

5. 泛在：垂直領(lǐng)域的應(yīng)用將成為大模型的主戰(zhàn)場，為不同領(lǐng)域的實際問題提供解決方案；

6. 平臺：Plugin工具的出現(xiàn)將使APP迎來大模型。 Store時刻，為開發(fā)者提供更方便的開發(fā)環(huán)境；

7. 入口：大模型為數(shù)字人“注入靈魂”，給虛擬世界帶來更生動、更逼真的感覺；

8. 賦能：AI大模型將幫助個人成為一個很好的生產(chǎn)者，提高生產(chǎn)效率；

9. 影響：版權(quán)“思想表達二分法”的基石正在動搖，給版權(quán)制度帶來了新的挑戰(zhàn)；

10. 向善：倫理與安全建設(shè)將塑造負責任的AI生態(tài)，確保人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。

身體智能和多模態(tài)是核心。

英偉達的首席執(zhí)行官黃仁勛曾興奮地指出，人工智能的下一波浪潮將是擁有“身體智能”的智能體。這種身體智能是指具有身體和物理交互支持的智能體。他們有各種感知、思考、學習和決策能力，可以與周圍環(huán)境互動。黃仁勛堅信，這種身體智能有望成為人工智能的終極媒介，在現(xiàn)實世界中發(fā)揮著廣泛而重要的作用。

如今，智能產(chǎn)業(yè)鏈逐漸形成，包括數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、機器人制造、機器視覺、多模式模型等環(huán)節(jié)。這些制造商在各自的領(lǐng)域不斷發(fā)展和創(chuàng)新，致力于提供更好的智能產(chǎn)品，給人們的日常生活帶來便利。

多模式智能是具體智能的重要發(fā)展方向。除了計算機視覺和自然語言處理等特定領(lǐng)域的模型不斷發(fā)展外，多模式模型的進一步交叉整合有望成為未來的重要應(yīng)用方向。未來，人與機器之間的互動技術(shù)將更加豐富多樣，可能會通過文字、視覺和語音等維度進行交流，這將大大提高工作和生活的效率。

總的來說，人工智能的發(fā)展不斷向前發(fā)展，我們可以期待人工智能在不久的將來會給人類帶來更多的驚喜和便利，從傳統(tǒng)的語音和圖像處理，到智能的出現(xiàn)，再到未來的多模態(tài)智能。

未來將更加重視應(yīng)用領(lǐng)域的落地

測試一個大模型是否成功的標準不僅在于它能否成功應(yīng)用，還在于它是否具有強大的商業(yè)化能力。與傳統(tǒng)的C端消費互聯(lián)網(wǎng)相比，B端互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟是大模型的主戰(zhàn)場，是展示應(yīng)用效果、實現(xiàn)商業(yè)價值的廣闊舞臺。

隨著模型不斷細分到每個垂直領(lǐng)域甚至特定場景，它們將在推廣應(yīng)用和著陸的過程中發(fā)揮更大的作用。此外，為了實現(xiàn)大規(guī)模推廣和著陸，大型模型所需的條件仍需不斷改進和優(yōu)化，包括標準化、可靠性、大規(guī)模布局和相對便宜的價格。

以可靠性為例，意味著用戶對大模型的安全性有所顧忌和擔憂。目前生成的大型模型以概率的方式生成內(nèi)容，有時會嚴肅地“胡說八道”，這種情況被稱為“AI幻覺”。

為了解決這一問題，我們可以通過提供高質(zhì)量的語料庫來提高輸出內(nèi)容的安全性和可靠性，從而減少或消除客戶的焦慮，進一步提高實際應(yīng)用中大型模型的效果和價值。

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