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創(chuàng)澤機(jī)器人
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向 AI 而行,共筑新質(zhì)生產(chǎn)力—行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告:為什么要發(fā)展,是什么,哪些行業(yè)和場景發(fā)展快,如何衡量成功,如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等

來源:騰訊研究院     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2024/12/5   主題:其他 [加盟]

很少有一項(xiàng)技術(shù)像大模型這樣,全球熱度持續(xù)了快兩年,還在不斷涌現(xiàn)新熱點(diǎn)。這 反映出大模型帶來了巨大的可能性,我自己有一個(gè)判斷叫“智力平替”。從文生文、 文生圖到文生視頻,大模型不斷解鎖新能力,逐步替代傳統(tǒng)的智力勞動(dòng),使得原本 需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)長時(shí)間才能完成的工作,現(xiàn)在僅需一個(gè)簡單的提示或草圖即可實(shí)現(xiàn)。 結(jié)果就是,人類的智力成果可以云端的方式、通過大模型提供給每個(gè)人, 一個(gè)人帶 領(lǐng) AI 團(tuán)隊(duì)就能完成復(fù)雜的任務(wù),這可能會成為未來世界的常態(tài)。

然而,在大模型技術(shù)持續(xù)快速迭代的同時(shí),我們也越來越發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題:大模 型在具體行業(yè)中的應(yīng)用,推進(jìn)好像沒那么快。很多企業(yè)對大模型是一邊期待、一邊 焦慮,想盡快用起來,又不太知道怎么用, 即使是有試用的,效果也不明顯,存在 不少困惑和挑戰(zhàn)。這反映出, 目前大模型技術(shù)的能力與行業(yè)應(yīng)用需求間還存在差距, 要用一個(gè)通用的大模型來直接滿足各行各業(yè)的特定需求,至少現(xiàn)在還有一定距離。 那么,應(yīng)該怎么辦?

行業(yè)大模型應(yīng)運(yùn)而生。坦白說, 一開始我有疑慮,覺得這是一個(gè)偽概念,業(yè)界對此 也有不少討論和爭議。后來我們團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持要進(jìn)行研究、用事實(shí)說話,我也支持。在 我看來,大模型發(fā)展到今天,研究已經(jīng)不能只停留在眺望未來的視角,更需要貼近 實(shí)踐,用深度的研究推動(dòng)創(chuàng)新探索和落地。這份行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告,就這樣最終 成型了。

報(bào)告做了大量的一線實(shí)踐調(diào)研,訪談了超過百位的各界專家,系統(tǒng)歸納解答了一系列共性問題,包括為什么要發(fā)展行業(yè)大模型、行業(yè)大模型是什么、哪些行業(yè)和場景發(fā)展快、如何衡量成功、如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等。通過這項(xiàng)研究, 我認(rèn)為行業(yè)大模型, 至少現(xiàn)階段是客觀存在的,通;谕ㄓ么竽P驼{(diào)整而來,是很多企業(yè)提高模型專業(yè)性的有效選擇,也是國家落地“人工智能 +”的最后一公里。而決定大模型影響 大小的核心因素,就在“知識密度”,密度越高的行業(yè)或場景,受影響會越大,比 如教育行業(yè)、研發(fā)和設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)等等。

當(dāng)然,這項(xiàng)研究只是起了個(gè)頭,希望能對大家有所啟發(fā)和幫助。也要特別感謝所有 給予我們指導(dǎo)、接受我們訪談的各界專家和朋友們,希望未來我們繼續(xù)攜手合作, 推動(dòng)大模型深入各行各業(yè),一起創(chuàng)造和見證一個(gè)以人為本的人機(jī)共生時(shí)代的來臨。


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