大模型幻觉消失之后,“AI应用的群星闪耀时刻”还要等多久?

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  当100个智能体同时在荧幕上出现时,百度创始人李彦宏口中所说的“AI应用的群星闪耀时刻”第一次有了实感。11月12日,在百度世界2024大会上,李彦宏高调宣布,文心大模型的日均调用量超过了15亿,并发布了包括检索增强的文生图技术iRAG、多智能体协作工具秒哒等一系列新的大模型工具。

大模型幻觉消失之后,“AI应用的群星闪耀时刻”还要等多久?-第1张图片-摄影工作室

  在这背后,是过去24个月中,大模型消除了基本的幻觉,回答问题的准确性提升,行业基础模型能力的准备完毕。“基础模型能力就绪,我们即将迎来AI应用的群星闪耀时刻。”在李彦宏的设想里,AI应用的两大方向,分别是智能体和产业应用。前者代表一个更智能、更成熟的多模态综合调用能力,而后者则是依附于产业,挖掘行业潜力的应用工具。

  “其实今年上半年的时候,整个大模型行业除了Sora之外,都有种‘不温不火’的感觉。”刘峰(化名)是百度旗下AIGC创意生产平台擎舵的工作人员,在他看来,“不温不火”恰恰是大模型祛魅的表现,“在过去一年中,探索大模型的应用已经基本成为了我们的共识。只不过,和各个行业合作,一起探索大模型的潜力仍然需要时间”。

  根据百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖分享的数据,百度智能云千帆大模型平台已经帮助客户精调了3.3万个模型、开发了77万个企业应用。

  “对于智能体来说,最直观的应用效果是降低了企业的成本。”刘峰告诉记者,以角色类智能体为例,当大模型运用到虚拟的数字人角色智能体身上时,真人的布景、拍摄、妆造等多个环节的成本都有大幅削减。“从我们的内部数据来看,在一定的产品生命周期内,平均能够为企业降低80%左右的成本。”

  同时,对于企业来说,将前置的消费者询问固定,并将消费线索转换成特定的成交,需要更快、更贴心和更智能的服务,而大模型与公司特定行业结合,并生成的公司类智能体能够在应用中执行这一点。根据百度披露的数据,联想AIPC智能体在9月份的互动率提升了89%,销售线索转化率增长了80%,比亚迪的官方智能体上线后,销售线索转化率提升了119%。

  既能够降本,也能够增效,大模型和行业的结合落地应用似乎顺理成章。但在另一面,一些从业者认为,目前大模型的行业应用,仍然停留在表层。

  “大部分的大模型应用,还在人机交互层面。”在大会现场,一位机器人企业的工作人员向第一财经记者坦言,在科技行业,大模型自上而下渗透还需要更长的时间,“大部分机器人企业在应用大模型的过程中,还只是进行了一些微调,把它当成一个更智能的交互系统,在整体的软硬件嵌入方面还有很大空间”。

  该工作人员向记者解释,AI大模型在未来应该是能够与机器人大脑结合,但在此之前,二者的结合需要海量的数据采集和投喂,才能够完成一系列的训练。“在语言大模型爆发之前的三十年,物理世界的语言和其他知识都已经完成了线上的数字化。大模型与不同行业的应用结合,也需要经历这个阶段。”

  不难看出,尽管大模型行业在为各行各业极力勾勒出一个美好的愿景,但在部分行业,大模型的落地仍然有一些客观问题亟待解决。“我们都知道大模型对于具体的业务层面来说一定是好的,但它只是一个工具,我们会从综合的研发、投入成本来判断是否要用这个工具。”一位机械企业的工作人员对记者表示,在大模型有深度的行业应用落地之前,他依然会保持一个乐观的观望态度。”

  一位算力平台的负责人也向第一财经记者表示,如今业界对于算力的需求更多是训练为主,推理较少,一个重要的原因就是AI落地应用还不够多。“其实在很多应用场景当中,我用到的不是一个大语言模型,需要用到的是多个大小模型需要去协同。”在下午的“智能跃迁 产业加速”分论坛当中,百度副总裁谢广军表示,在实际的产业应用当中,对小模型进行不断的训练完善,搭载大模型底座是更为常见的做法。

  “我们已经解决了从0到1的问题,想要解决从1到100的问题,行业仍然需要时间。”刘峰说道。

  (本文来自第一财经)

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