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1月24日，360集團(tuán)創(chuàng)始人、長江商學(xué)院CEO8期校友周鴻祎同學(xué)，在長江商學(xué)院EMBA“至誠講壇”公開課中指出，大模型的出現(xiàn)，意味著AI將能夠更為靈活地應(yīng)對各種挑戰(zhàn)和問題。它不再是一個只能執(zhí)行特定指令的機(jī)器，而是開始具備一定的自主學(xué)習(xí)和決策能力。這無疑為我們打開了一個全新的世界，讓我們看到了AI未來的無限可能。

當(dāng)然，我們也必須清醒地認(rèn)識到，當(dāng)前的AI技術(shù)仍然存在諸多限制和不足。要實現(xiàn)真正的通用人工智能，還有很長的路要走。我們需要持續(xù)投入研發(fā)，不斷突破技術(shù)瓶頸，才能讓AI更好地服務(wù)于人類社會。

大模型是如何出現(xiàn)的？

過去，我們所稱的AI，往往只能完成一些單一且有限的任務(wù)，如人臉識別、語音助手等。這些技術(shù)在某些特定場景下或許能夠發(fā)揮一定的作用，但離真正意義上的智能化還有很大的差距。因此，有人戲稱其為“人工智障”，也不無道理。

然而，隨著時間的推移，特別是到了2023年，AI領(lǐng)域迎來了重大的突破。這一年，我們看到了技術(shù)的飛速進(jìn)步，AI開始展現(xiàn)出更為強(qiáng)大的能力。它不再局限于單一任務(wù)或領(lǐng)域，而是能夠用通用的算法去完成過去需要很多專項任務(wù)才能完成的任務(wù)。這就是我們所說的通用人工智能（AGI）的雛形。

大模型成功涌現(xiàn)的關(guān)鍵因素

這次大模型的成功涌現(xiàn)，可謂是一次“大力出奇跡”，類似于吳宇森所倡導(dǎo)的“暴力美學(xué)”的新典范。其關(guān)鍵要素主要有以下幾點(diǎn)：

1、算法基石早已奠定：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)以及Google推出的Transformer算法等，都為這次大模型的出現(xiàn)提供了必要的算法基礎(chǔ)。

2、算力的歷史性積累：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和GPU技術(shù)的進(jìn)步，人類所積累的算力已經(jīng)達(dá)到了一個新的階段。在過去，我們或許已有成熟的算法和構(gòu)思，但由于算力限制而無法實現(xiàn)。如今，算力的提升為大模型的成功提供了重要保障。

3、海量知識與數(shù)據(jù)的融合：互聯(lián)網(wǎng)的普及創(chuàng)造了大量知識和數(shù)據(jù)。OpenAI等機(jī)構(gòu)在Transformer大模型的訓(xùn)練中巧妙地融入了這些知識，打破了以往實用主義的局限，引領(lǐng)了大模型的新發(fā)展。

與以往科技巨頭注重實用主義不同，OpenAI的投入和愿景更具前瞻性和顛覆性。他們致力于將人類所有知識融入模型中，從而引發(fā)了質(zhì)變，催生了ChatGPT等具有劃時代意義的成果。

需要澄清的是，大模型并非僅限于自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用。其強(qiáng)大的影響力和潛力正在逐步滲透到各個領(lǐng)域。通過攻克語言理解這一核心難題，大模型使得人工智能能夠更自然地與人類交流，進(jìn)而更深入地理解和描繪世界的知識。這種理解不僅提升了電腦的語言掌握能力，更讓其對世界架構(gòu)有了全面的認(rèn)識，為各種復(fù)雜任務(wù)提供了有力支持。

以日常生活中的場景為例，大模型能夠理解并處理類似“前往東方廣場長江商學(xué)院進(jìn)行交流”這樣的自然語言指令。這得益于大模型對詞匯和語境的深入理解和學(xué)習(xí)能力。這也是大模型與傳統(tǒng)搜索引擎的顯著區(qū)別之一。大模型更注重知識的理解和推理，而非簡單的關(guān)鍵詞匹配和網(wǎng)頁索引。

在訓(xùn)練過程中，大模型通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)來掌握背后的能力和范式。這種能力使得大模型在處理類似問題時能夠舉一反三、靈活應(yīng)變。同時，大模型也會對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和優(yōu)化，以提高處理效率。但需要注意的是，這種壓縮并非簡單地減少數(shù)據(jù)量，而是通過提取關(guān)鍵信息和模式來實現(xiàn)的。

盡管大模型在知識細(xì)節(jié)方面可能存在一定不足，但其強(qiáng)大的處理能力和泛化能力使得它在自動駕駛、機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

大模型的訓(xùn)練過程

大模型的成功應(yīng)用可以歸結(jié)為四個關(guān)鍵步驟。

首先是預(yù)訓(xùn)練，這一步驟類似于我們不斷地學(xué)習(xí)新知識，積累經(jīng)驗。大模型通過吸收海量的數(shù)據(jù)和信息，逐漸建立起對世界的認(rèn)知和理解。正如中國古話所說，“書讀百遍，其義自見”，當(dāng)大模型接觸到足夠多的數(shù)據(jù)時，它就能夠?qū)⑦@些知識融會貫通，形成自己的理解和判斷。

接下來是微調(diào)，這一步驟旨在教會大模型如何更好地與人交流，回答問題。通過針對性的訓(xùn)練和調(diào)整，大模型可以逐漸學(xué)會用人類易于理解的語言和方式來表達(dá)自己的想法和觀點(diǎn)。

第三步是對齊，這一步驟至關(guān)重要。因為知識本身并無好壞之分，但大模型的想法和行為必須遵循人類的道德和價值觀。通過對齊過程，我們可以確保大模型在回答問題、提供建議時不會偏離正確的軌道，不會做出違背人類倫理和道德的行為。

最后一步是應(yīng)用，即將大模型應(yīng)用于實際場景中，與人類進(jìn)行互動和交流。在這一步驟中，人類可以通過提問、提供反饋等方式來引導(dǎo)大模型的行為和思考。同時，大模型也能夠根據(jù)人類的需求和偏好來不斷優(yōu)化自己的表現(xiàn)。

大模型的智能表現(xiàn)并非空穴來風(fēng)。它的成功離不開海量數(shù)據(jù)的支持、先進(jìn)算法的應(yīng)用以及持續(xù)不斷的優(yōu)化和調(diào)整。相比之下，一些其他技術(shù)如web3雖然被寄予厚望，但至今仍未看到其真正的爆發(fā)性增長和對生活工作的實質(zhì)性改變。而人工智能在2023年的短短一年時間里卻展現(xiàn)出了驚人的發(fā)展速度和應(yīng)用潛力。這充分說明了大模型作為人工智能技術(shù)的重要代表，正在引領(lǐng)著新一輪的科技革命和創(chuàng)新浪潮。

如何正確看待大模型？

在人工智能的浪潮中，大模型以其卓越的綜合能力逐漸嶄露頭角，不僅在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出超越人類的實力，更在各類專業(yè)考試中如魚得水，令人嘆為觀止。然而，在為大模型喝彩的同時，我們也需要理性地審視其局限與潛能。

首先，盡管大模型表現(xiàn)出色，但我們不能過分夸大其能力。它們在某些領(lǐng)域，如數(shù)學(xué)、物理等科學(xué)問題上，仍可能存在理解的短板。此外，“杜撰”也是大模型的一個顯著問題，即它們有時會編造出并不存在的信息。這種現(xiàn)象在某些關(guān)鍵領(lǐng)域，如醫(yī)藥等，可能會引發(fā)嚴(yán)重的后果。因此，在應(yīng)用大模型時，我們需要保持警惕，避免盲目依賴。

然而，這并不意味著我們應(yīng)該低估大模型的未來潛力?？萍嫉娘w速發(fā)展已經(jīng)證明，一旦達(dá)到某個拐點(diǎn)，進(jìn)步的速度將呈指數(shù)級增長。大模型作為人工智能領(lǐng)域的新星，正展現(xiàn)出前所未有的發(fā)展趨勢。

近期，扎克伯格的豪言壯語在人工智能領(lǐng)域掀起了波瀾。他炫耀的龐大算力不僅支撐了人工智能訓(xùn)練的巨大需求，更預(yù)示著未來可能的驚人發(fā)展。有人擔(dān)憂人類的知識將被迅速耗盡，但事實上，隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能有望通過自我生成知識等方式不斷擴(kuò)充其知識庫，打破這一局限。

除了算力的提升，人工智能領(lǐng)域還在積極探索新的訓(xùn)練方法。利用人工智能產(chǎn)生的知識來訓(xùn)練人工智能本身，已經(jīng)成為一種前沿且充滿潛力的研究方向。這種方法不僅能夠持續(xù)生成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，推動人工智能的不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)步，還有望為我們解鎖更多未知的可能性。

同時，多模態(tài)學(xué)習(xí)的崛起也為人工智能的發(fā)展注入了新的活力。隨著多媒體內(nèi)容的日益豐富，人工智能已經(jīng)能夠同時處理文本、圖像、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)，從而獲取更加全面和深入的知識和信息?？梢韵胂螅绻澜绲臄z像頭都能夠為人工智能提供學(xué)習(xí)素材，那么未來人工智能的增長曲線將是何等的驚人。

大模型的發(fā)展和安全

隨著GPT和國內(nèi)大模型的興起，人工智能開始引起廣泛關(guān)注。大模型技術(shù)通過模擬人類的打字交流方式，使得人工智能概念迅速火遍全球。然而，許多人可能僅將大模型理解為聊天機(jī)器人，實際上，它的潛力遠(yuǎn)不止于此。

大模型的三個應(yīng)用方向

1、機(jī)器人

大模型技術(shù)為機(jī)器人產(chǎn)業(yè)注入了新的活力。過去，訓(xùn)練機(jī)器人需要針對每個任務(wù)進(jìn)行繁瑣的規(guī)則訓(xùn)練，而現(xiàn)在，大模型使得機(jī)器人能夠更深入地理解世界并做出相應(yīng)的動作。這種技術(shù)進(jìn)步預(yù)示著機(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒂瓉碇卮蟮耐黄疲瑱C(jī)器人有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮更廣泛的作用。

2、自動駕駛

大模型技術(shù)也有望推動自動駕駛領(lǐng)域的發(fā)展。當(dāng)前的自動駕駛系統(tǒng)主要依賴感知層面的技術(shù)，如雷達(dá)和攝像頭。然而，大模型技術(shù)的引入將使得車輛能夠像人類駕駛員一樣進(jìn)行深度思考，準(zhǔn)確判斷道路上的障礙物并做出決策。這將顯著提升自動駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性，推動其向更高層次的發(fā)展。

3、科學(xué)研究助手

大模型技術(shù)不僅可以用于語言交流和個人助理等方面，還有望成為科學(xué)研究的得力助手。在生物、疾病研究以及物理學(xué)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域，大模型可以協(xié)助科學(xué)家進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和理論推導(dǎo)。這種技術(shù)的應(yīng)用將加速科學(xué)研究的進(jìn)展，推動人類社會的進(jìn)步。

隨著算力、數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方法的成熟，大模型技術(shù)的應(yīng)用門檻逐漸降低。關(guān)鍵在于如何巧妙地將大模型技術(shù)應(yīng)用到實際場景中，發(fā)揮其最大的潛力?，F(xiàn)在，國內(nèi)外都認(rèn)識到大模型技術(shù)正引領(lǐng)新一輪的工業(yè)革命，將重塑各個行業(yè)。因此，我們需要思考如何在自己所在的行業(yè)中充分利用大模型技術(shù)，帶來真正的變革。

與將大模型比作操作系統(tǒng)不同，大模型更可能像PC一樣無處不在。未來，每個政府、企業(yè)和個人都可能擁有自己的大模型，這將導(dǎo)致大模型更加分布式和私有化。同時，隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字分身等前沿應(yīng)用也將成為可能。這將為我們提供全新的數(shù)字體驗，甚至實現(xiàn)某種程度的數(shù)字永生。

此外，大模型也將廣泛應(yīng)用于各種終端設(shè)備中，如手機(jī)、家庭設(shè)備等。這將為用戶提供更加智能化和便捷的服務(wù)。特別是在汽車行業(yè)，沒有大模型的汽車將很快被淘汰。有了大模型，汽車可以與我們進(jìn)行充分的對話，管理整個自動座艙和娛樂系統(tǒng)，提供比現(xiàn)在更先進(jìn)的體驗。

因此，我們應(yīng)該積極擁抱大模型技術(shù)，思考如何將其與我們的行業(yè)結(jié)合，創(chuàng)造更多的可能性并抓住機(jī)遇實現(xiàn)創(chuàng)新。這將是一場深刻的行業(yè)變革，也是我們抓住第四次技術(shù)革命機(jī)遇、推動社會進(jìn)步的關(guān)鍵所在。

大模型的發(fā)展和安全問題

關(guān)于大模型的發(fā)展及其伴隨的安全問題，目前國際上主要存在兩種對立的觀點(diǎn)。

一方面，“安全派”主張對大模型的發(fā)展持謹(jǐn)慎甚至限制態(tài)度。他們認(rèn)為大模型潛在的風(fēng)險可能對人類構(gòu)成不可逆轉(zhuǎn)的威脅。這些擔(dān)憂在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用上尤為突出，例如OpenAI最近取消了對人工智能進(jìn)入軍事領(lǐng)域的限制，美國國防部已開始嘗試?yán)么竽Ｐ瓦M(jìn)行各種應(yīng)用，這無疑加劇了對大模型安全性的關(guān)注。

另一方面，“發(fā)展派”則堅信大模型是推動社會進(jìn)步的重要工具。他們認(rèn)為，大模型的應(yīng)用將為個人和企業(yè)提供強(qiáng)大的知識助手和支持力量，有助于解決各種問題，推動社會經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展。這種樂觀態(tài)度得到了大模型在各行各業(yè)廣泛應(yīng)用的支持，這些應(yīng)用實例展示了其對行業(yè)發(fā)展的巨大推動力。

然而，無論持哪種觀點(diǎn)，我們都不能忽視大模型發(fā)展中的安全問題。為了確保大模型的安全性和可控性，需要加強(qiáng)技術(shù)研究和監(jiān)管措施，防止其被惡意利用或產(chǎn)生不可控的后果。同時，還需要解決內(nèi)容安全問題，確保大模型生成的內(nèi)容可信、可靠。

在推動大模型發(fā)展的過程中，深入理解其原理和機(jī)制至關(guān)重要。我們需要探索如何將大模型的能力限制在可控范圍內(nèi)，使其成為服務(wù)人類的有益工具，而不是潛在的威脅。此外，利用大模型自身的優(yōu)勢來監(jiān)控和糾正其行為，也是確保其安全性的有效手段。

國家也提了一個口號“數(shù)轉(zhuǎn)智改”?！皵?shù)轉(zhuǎn)”即數(shù)字化轉(zhuǎn)型，強(qiáng)調(diào)以大模型為基礎(chǔ)，推動各行各業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。沒有數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就無法收集到足夠的數(shù)據(jù)，進(jìn)而提煉出有價值的知識來訓(xùn)練自己的大模型。而“智改”則是指智能化改造或智能化升級。

大模型如何在企業(yè)落地？

企業(yè)使用大模型遇到的問題

企業(yè)在應(yīng)用大模型時，確實遭遇了多重挑戰(zhàn)。盡管大模型利用公共知識和數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，但企業(yè)內(nèi)部珍貴的“暗知識”，如專有圖紙、獨(dú)家配方和獨(dú)特管理流程，才是其競爭核心。這些獨(dú)特的信息資產(chǎn)在通用大模型中往往得不到充分利用。

問題的癥結(jié)主要有兩點(diǎn)：

行業(yè)深度不足。通用大模型在回答基礎(chǔ)、普遍性問題時或許游刃有余，但一旦觸及專業(yè)領(lǐng)域的深層次問題，便顯得捉襟見肘，甚至可能給出誤導(dǎo)性信息。

企業(yè)適配性差。通用大模型難以充分理解和適應(yīng)企業(yè)的特定環(huán)境和需求，這限制了其在企業(yè)場景中的有效應(yīng)用。

此外，數(shù)據(jù)安全問題亦不容忽視。將敏感的企業(yè)內(nèi)部信息輸入外部大模型，存在泄露或被濫用的風(fēng)險。因此，私有化部署成為確保數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵。

大模型的“胡言亂語”問題在企業(yè)環(huán)境中尤為嚴(yán)重。個人使用或許可以容忍偶爾的不準(zhǔn)確，但在企業(yè)場景下，這種失誤可能導(dǎo)致嚴(yán)重的業(yè)務(wù)后果，如誤發(fā)警報引發(fā)的混亂。

成本問題同樣是中小企業(yè)面前的難題。通用大模型訓(xùn)練所需的高昂算力和資源成本，讓許多企業(yè)望而卻步。因此，未來大模型的發(fā)展應(yīng)更加注重產(chǎn)業(yè)化、垂直化、企業(yè)化和行業(yè)化定制，以滿足不同企業(yè)的實際需求。

這種發(fā)展趨勢將為產(chǎn)業(yè)界帶來前所未有的機(jī)遇。與互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不同，產(chǎn)業(yè)界擁有廣闊的應(yīng)用場景和待開發(fā)的市場。結(jié)合企業(yè)的“暗知識”訓(xùn)練大模型，將有效解決各類業(yè)務(wù)問題，推動產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展。

預(yù)計未來大模型將呈現(xiàn)雙軌發(fā)展態(tài)勢：一方面，互聯(lián)網(wǎng)巨頭將繼續(xù)在云端推動大模型研發(fā)，探索人類智能的新高度；另一方面，企業(yè)級模型將更加注重成本效益和實用性，通過“蒸餾”等技術(shù)將大型模型精簡為高效、低成本的小型模型，同時保持其性能優(yōu)勢。

對于許多企業(yè)來說，構(gòu)建千億模型成本高昂且不實用。相反，百億模型經(jīng)過優(yōu)化后可在單臺電腦上運(yùn)行，成本低且易于擴(kuò)展。雖然規(guī)模較小，但百億模型在特定領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)出色。

隨著大模型技術(shù)的普及，關(guān)鍵在于將其應(yīng)用于具體場景并結(jié)合企業(yè)知識進(jìn)行訓(xùn)練。要將大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，需要技術(shù)和業(yè)務(wù)洞察力。未來，AI將成為企業(yè)核心競爭力，掌握AI技術(shù)的人才將具有競爭優(yōu)勢。因此，企業(yè)應(yīng)積極推動AI的普及和應(yīng)用，培養(yǎng)員工對AI的認(rèn)知和信任，以應(yīng)對新的工業(yè)革命。

“含AI量”考核

在當(dāng)今企業(yè)應(yīng)用AI的實踐中，我們觀察到兩個核心層次：首先，是利用AI的通用產(chǎn)品來掌握其工作原理、局限性，并據(jù)此優(yōu)化內(nèi)部業(yè)務(wù)流程；其次，是探索如何借助AI強(qiáng)化對外提供的產(chǎn)品和服務(wù)。盡管常有人問起如何在企業(yè)中有效運(yùn)用AI，但現(xiàn)實是，目前能夠獨(dú)立運(yùn)用AI創(chuàng)造出全新產(chǎn)品的案例仍然不多。

2023年，我們面臨一個現(xiàn)實：盡管大模型技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，但它們?nèi)苑峭昝罒o缺，潛力巨大卻尚未充分發(fā)揮。因此，我們尚未見證AI帶來的那種顛覆性應(yīng)用。然而，這并不意味著我們無法從AI中獲得實際價值。微軟和SalesForce的成功案例就是明證。它們并未嘗試創(chuàng)造全新的產(chǎn)品，而是巧妙地將AI技術(shù)融入現(xiàn)有產(chǎn)品線中，從而提升了用戶體驗和產(chǎn)品價值。

這引發(fā)了對創(chuàng)新本質(zhì)的思考。創(chuàng)新并不等同于發(fā)明，有時候?qū)F(xiàn)有產(chǎn)品以新的方式呈現(xiàn)也是一種創(chuàng)新。對于非IT背景的人來說，要求他們利用AI創(chuàng)造全新產(chǎn)品可能不切實際。相反，我們可以借鑒微軟和SalesForce的策略，謹(jǐn)慎地在現(xiàn)有產(chǎn)品中融入AI技術(shù)，逐步實現(xiàn)創(chuàng)新和改進(jìn)。

為了推動AI在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用，我提出了“含AI量”的概念。這意味著需要培訓(xùn)員工掌握AI基本原理和應(yīng)用場景，并將其納入考核體系。只有這樣，我們才能培養(yǎng)出對AI有深入了解的先行者，引領(lǐng)公司與AI的深度融合。如果公司對AI一無所知，僅僅購買一個大模型是無法實現(xiàn)實質(zhì)性變革的。因此，“含AI量”不僅是對員工技能的要求，更是公司推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升競爭力的重要指標(biāo)。

與云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)不同，AI的應(yīng)用高度依賴于具體的業(yè)務(wù)場景。許多企業(yè)在購買GPT賬號或接入外部大模型后，仍難以將其與自身業(yè)務(wù)有效結(jié)合。這是因為AI需要與業(yè)務(wù)深度耦合，由業(yè)務(wù)來驅(qū)動。不同行業(yè)、不同企業(yè)之間的AI應(yīng)用場景可能存在巨大差異，因此，企業(yè)需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)來定義和引導(dǎo)AI的應(yīng)用。

為了實現(xiàn)大模型在企業(yè)中的順利落地，我們建議采取“小切口、大縱深”的策略。企業(yè)應(yīng)首先邀請業(yè)務(wù)專家參與，將自身的業(yè)務(wù)需求分解為一系列具體、明確的任務(wù)和場景。然后，再將這些任務(wù)與場景與大模型已經(jīng)證明具備的能力進(jìn)行匹配。在匹配過程中，需要關(guān)注三個關(guān)鍵要素：大模型的能力是否能夠在該場景中發(fā)揮作用、是否有足夠的數(shù)據(jù)和知識來支持大模型的應(yīng)用、以及該場景的容錯率如何。

以人力資源領(lǐng)域為例，企業(yè)可以從多個潛在場景中挑選出幾個痛點(diǎn)最突出、成本最高或當(dāng)前表現(xiàn)最不佳的場景，優(yōu)先嘗試引入AI技術(shù)進(jìn)行解決。同時，為了確保大模型的有效訓(xùn)練和評估，企業(yè)必須確保擁有足夠的歷史數(shù)據(jù)和知識積累。在容錯率方面，企業(yè)也需要對AI技術(shù)在關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的應(yīng)用持謹(jǐn)慎態(tài)度，以確保不會對業(yè)務(wù)造成無法挽回的影響。

落地框架

大模型在企業(yè)中的落地應(yīng)用需要一個全面的框架來確保有效性和安全性。這個框架主要包含以下三個部分：

首先，“數(shù)據(jù)工廠和模型工廠”的概念對于每個擁有自己大模型的企業(yè)至關(guān)重要。這意味著企業(yè)需要將一部分本地知識融入模型中，通過數(shù)據(jù)工廠和模型工廠的支持，訓(xùn)練出符合企業(yè)特性的大模型，以更好地適應(yīng)和解決實際業(yè)務(wù)問題。

其次，外部知識庫的建設(shè)也是關(guān)鍵。企業(yè)內(nèi)部的知識不斷更新，因此除了將知識融入大模型外，還需要通過外部知識庫來管理和校正模型可能出現(xiàn)的錯誤。通過將知識搜索的準(zhǔn)確性和大模型的智能性相結(jié)合，可以確保大模型在處理企業(yè)知識時不會出錯，從而提高其應(yīng)用的可靠性。

最后，智能體框架的引入為大模型賦予了更強(qiáng)大的執(zhí)行能力。智能體可以理解為大模型的擴(kuò)展，使其能夠與企業(yè)內(nèi)部的CRM、ERP、OA等系統(tǒng)相連接，甚至通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行交互。這樣一來，大模型就不僅僅是一個對話工具，而是能夠?qū)嶋H參與企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，提高工作效率和智能化水平。然而，智能體的引入也帶來了安全風(fēng)險，因此必須重視并解決安全問題，以確保其雙刃劍的特性不會對企業(yè)造成損害。

2024年大模型十大發(fā)展趨勢判斷

大模型普及化：大模型將成為每個企業(yè)的標(biāo)配，無處不在。

開源大模型爆發(fā)：隨著技術(shù)的日益成熟和開源社區(qū)的蓬勃發(fā)展，大模型的技術(shù)壁壘將逐漸消失，以更為親民的價格走進(jìn)千家萬戶。

小模型智能終端應(yīng)用：為了適應(yīng)更多智能終端的需求，小模型將應(yīng)運(yùn)而生，為物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等領(lǐng)域注入新的活力。

企業(yè)級市場崛起：隨著企業(yè)對智能化需求的日益增長，大模型在企業(yè)級市場的應(yīng)用將迎來爆發(fā)式增長。

智能體：大模型如同強(qiáng)大的發(fā)動機(jī)，而智能體則是將其與實際應(yīng)用相結(jié)合的底盤和輪子。

ToC場景殺手級應(yīng)用涌現(xiàn)：在面向消費(fèi)者的場景中，有望出現(xiàn)一批殺手級應(yīng)用，引領(lǐng)新一輪的消費(fèi)升級和生活方式變革。

多模態(tài)：隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用需求的提升，多模態(tài)將在企業(yè)中逐漸普及，成為處理視頻、音頻等多媒體信息的標(biāo)配技術(shù)。

AIGC：人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)將取得突破性進(jìn)展，從初期的圖像生成逐漸拓展到視頻生成等領(lǐng)域，為市場營銷、設(shè)計等領(lǐng)域提供強(qiáng)大的輔助工具。

機(jī)器人：隨著大模型技術(shù)的不斷滲透和應(yīng)用，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)將迎來新的發(fā)展機(jī)遇，有望在未來幾年內(nèi)實現(xiàn)爆發(fā)式增長。

推動基礎(chǔ)科學(xué)研究：大模型將逐漸成為一種強(qiáng)大的基礎(chǔ)科學(xué)研究工具。