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这些大佬有话说 AI大模型如何重塑我们的工作和生活?_aida模型

发布时间:2023-09-27 21:23:06  来源:互联网     背景:

【】5月18日消息,随着人工智能技术的迅速发展,互联网产业正在进入一个新的时代。无论是在商业领域还是日常生活中,AI技术都已经开始改变我们的工作和生活方式。

在2023搜狐科技峰会上,钉钉总裁叶军、智谱AI COO张帆、腾讯云智能数智人产品总经理陈磊等大佬一起围绕“强AI时代行业大变革”展开讨论,共议AI大模型对我们工作和生活带来的影响。

未来每个行业都会与AI发生关系 每家企业都会有自己的大模型

“未来每个行业都会与AI发生关系。”钉钉总裁叶军指出,“随着数据积累增加、工具能力提升、推理能力的增强、算力支撑到位,相信每个行业都会因此而发生变革。”

叶军认为,未来一年两年之内,相信大量的工作都会和AI结合,这是不能回避的现实,而且比我们想象来的速度还快。

“AI与工作方式融合后的生产力变革,提升了管理效率、协同效率及创新效率。在创新效率方面,应用开发使得效率提升,AI开发将带来100-1000倍的效率提升。”

同时,他认为,未来做APP这件事情会发生很大变化,也许不会有这么多APP,也不需要APP STORE,每家企业都有自己的大模型。

对于技术与人类的关系,叶军认为,科技还是要服务于人,在隐私、安全、版权、企业的商业机密,以及深层内容合规性等方面还有很多问题需要解决。“科技应该为人服务,应该遵从人类整个社会的一些既定契约。”

千亿模型是AIGC的船票 大模型将推动AI普惠

智谱AI COO张帆认为,ChatGPT背后是大模型技术,只有做到千亿模型,才是AIGC的船票。

“机器跟人很像,人类的智能不是随着神经元做的线性增长,我们1岁时有一些基础智力,但到了3岁以后才开始快速成长,而且人类大概有800亿神经元。因此,当机器做到了千亿参数量,才开始接近人类。”

ai算法

张帆认为,做大模型需要面临算法、算力的挑战,还需要数据经验。所谓名师出高徒,越好的数据,喂出来的模型越好。如果数据有问题,或者数据的价值观有问题,传导到模型后,将很难修复。

同时他表示,大模型有很多应用场景,比如文本生成,广告文案、工作周报、新闻信息、标书、招聘、游记等都能见到相关应用,“现在大模型的文本生成能力非常强。”

还有信息抽取,以前做信息抽取,基本上都靠NLP的方法,比如跟客户聊天有一万字的生成,我们从中提取用户画像、用户需求,还需要花费很多时间做调整,生产成本很高。大模型时代,一个人搞半天就可以搞好了。

aida模型什么意思

此外,信息检索、对话系统等也是很常见的应用场景。微软全新升级的New Bing,已经搭载了GPT-4 搜索引擎,这是一种全新的模式。

“大模型可以进一步让AI普惠,可以更加低成本、快速地把AI应用到各种业务场景中”。张帆表示。

电子商务配送存在的问题

24小时定制数字分身 AI数智人解放主播

4月底,腾讯云首次对外发布“智能小样本数智人生产平台”,该平台具有训练样本小、生产效率高、自动化生产等特性,可以帮助客户轻松实现“自助式”数智人生产制作。

腾讯云智能数智人产品总经理陈磊介绍称,目前腾讯云智能数智人产品发展围绕两个方向,一是更智能、更智慧,第二更懂行。

“数智人应用方向,一部分是服务型数智人,一部分是IP身份类数智人。数智人既可以担任敬业多才的’数智员工’,也可以成为吸引流量的明星代言人。”陈磊表示,数智人服务正在走入千行百业,目前已经探索了多种类型的服务场景。

从离线、在线到在场,不论数字人行业发展到哪一阶段,AI技术始终是赋予数字人生产力的核心因素。

“过去,3D类型数字人定制费用在百万级。现在,依托腾讯自研AI能力和技术经验,3分钟真人口播视频、100句语音素材,就可以实现音频、文本多模态数据输入,实时建模并生成高清人像,在24小时内制作出与真人近似的小样本数智人。”陈磊介绍称。

他表示,千元级别的成本,小时级的制作时长,大幅降低使用门槛,可以为短视频创作、知识分享、带货直播等场景应用提供更多可能性。

AI大模型或改写生命科学领域的研发技术能力 

百图生科生物计算创新发展平台总经理高亮在分享中指出,人工智能大模型在生命科学领域意义重大。传统的蛋白发现受限于天然存在的蛋白质,而大模型能够极大扩展搜索空间,高效设计全新功能。

在高亮看来,人工智能大模型或在生物计算领域掀起新的浪潮,或改写生命科学领域的研发技术能力。“大模型可以从所有进化知识中学习可能性和收敛规律,跳出局部最优,快速迭代演化,从而拥有高效的全新蛋白设计能力。”

2018年OpenAI成立,五年的时间里ChatGPT引爆了体验的革新。高亮相信,生命科学领域的大模型目前正处于临界点上。但若要做好生物计算大模型引擎,须有三大模块的支撑:一是计算大模型可以进行跨模态预训练和高性能计算;其次是大数据图谱,公开数据挖掘+独特自产数据;最后则是高通量验证,具备高速的蛋白质和细胞的读写系统。

ai模型是什么意思


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