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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


通向大模型、智能体以及人类的共同未来
发布日期:2024-09-04 07:13:54 浏览次数: 1570


下午校友活动做的一个小演讲。先上PPT。如果后续有录音整理,再撰文


本次分享源于近期对以下问题的思考:


大模型和智能体两个赛道的关系是什么?大模型是不是全然交给了scaling law?

大模型/智能体会不会替代人类,或者说大模型/智能体的能力边界在哪里?

大模型(以及其他数字化技术)能够为企业带来竞争优势吗?

企业(供应与需求双方)应该以何种姿态拥抱生成式AI浪潮?

对各类企业的建议


竞争优势的来源终究是战略而非技术。在不改变/伤害原有战略定位的前提下,利用大模型和智能体实现降本增效;这是must-do,但长期来看不会带来竞争优势;企业需要更战略性地利用大模型/智能体带来的机会

对大企业(需求方):

构建正反馈系统,而非简单部署技术。一是大企业都将基于开源模型定制自己专属的大模型,否则难以实现智能飞轮和构筑竞争壁垒;二是从提升AI技术能力到打造AI组织能力,实现技术与组织(乃至生态)的个性化融合

对小企业(需求方):

关注季抛型应用,获取灵活性。一是关注标准化、成熟的、开箱即用的AI产品。如果没有,毫不犹豫选择观望(技术迭代太快);二是补充AI知识,关注AI生态进展,但不要雇佣AI技术专家

对智能体厂商(供给方):

工作流重于模型规模。一是确定自己的战略,选定市场和产品赛道 ;二是构建外部网络,不要与一个大模型绑定;三是核心能力终将沉淀为以小型专有模型,否则难构筑壁垒



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