GNOMIC困境 大模型应用正面临 汇智智能联合创始人刘黄骁烈 (gnomic智慧体)

文章编号:36830 最新资讯 2024-11-30 ai 智能体 大模型

编者按:2023 年 8月14日,第七届GAIR全球人工智能与机器人大会在新加坡乌节大酒店正式开幕。论坛由GAIR研究院、、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办。

大会共开设10个主题论坛,聚焦大模型时代下的AIGC、Infra、生命科学、教育,SaaS、web3、跨境电商等领域的变革创新。此次大会是在大模型技术爆炸时代,首个出海的AI顶级论坛,也是中国人工智能影响力的一次跨境溢出。

在第一天的《大模型时代的超级基建》专场,汇智智能联合创始人,AIGC应用研究院院长刘黄骁烈以《微言大义—拓展大模型智能体应用价值》为题做了演讲。

他的演讲主要分为三个模块,沧海遗珠:AI行业发展规律分析;层峦叠嶂:大模型时代的用户视角;乘风破浪:大模型—智能体应用价值拓展实践。

刘黄骁烈认为当前大模型技术的核心应用场景初步可以分成优化交互、辅助工作,还有素材制作三个方向。这三个方向主要落在辅助用户,帮助用户去提效上,并不能替代人工。

在实践中,他发现对于没有AI专业背景的用户使用大模型,常常会出现翻车的现象,那么大模型对他们工作的提效就是负的,不仅没有增加效率,还降低了效率。

虽然AI发展已经跃进到大模型时代,但用户面对奔涌而来的技术变革,还处于新奇但不知道如何正确操作、发挥其效力的状态。

刘黄骁烈把当前用户面对的大模型时的困境,归纳总结叫做“GNOMIC困境”,六个字母分别对应的是 Guide (指导)、 Notarize(公正)、Operate (操作)、Measure (衡量)、Identify( 区别)、 Catelog(推介)。

为此,刘黄骁烈所在的汇智智能推出了产品和服务:一个AIGC开源社区微言大义——解决“GNOMIC困境”的一个全量的解决方案。

以下为刘黄骁烈的现场演讲内容,作了不改变原意的编辑及整理

纵观70年潮起潮落,每一次的浪潮都会在AI行业“沧海遗珠”

我先从从行业发展角度,来分析一下人工智能技术发展的总体规律及特点。

AI 发展到今天已经有大约 70 年的历史,这个行业经历了很多次的潮起潮落,我认为每一次浪潮都因技术突破出现,从而促进整个行业发展,而当技术发展遇到瓶颈,则会制约整个行业的快速进步。

但2017 年的这一波浪潮它很不一样,这一波 AI 浪潮中应用场景能快速落地,让AI 从原来偏学术研究的一个行业变成了一个成熟的产业。在这个阶段里出现了一系列标志性的事件,诞生了许多伟大的 AI 公司。

这波浪潮推进到2021年时,由于应用场景赛道逐渐饱和,资本热度和社会关注度开始消退。一直到 2022 年底 ChatGPT横空出世,它在产品层面进行了非常充分的打磨优化,社会各界为此惊叹不已,纷纷称其出现不亚于第四次工业革命,同时也为AI行业的落地带来很多新场景。

今天,AI 行业再次进入快速发展期。回顾过去, AI 行业 70 年来的数次潮起潮落,要么因为技术突破或者应用场景落地而快速的涨潮,要么因为技术瓶颈或者应用场景的饱和,缓缓退潮。但每一次浪潮都会给后续行业的发展留下一些积淀,比如前几次涨潮后留下了神经网络技术、反向传播算法,2017年留下了一批成熟的应用场景,我感觉这一个个情景和技术,就像每一波浪潮过后留在沙滩上的珍珠,正所谓沧海遗珠。

联合创始人刘黄骁烈:大模型应用正面临“GNOMIC困境”

国产大模型数量众多、差异不明确、使用有门槛,在用户来看“层峦叠嶂”

接下里主要跟大家聊聊我们汇智智能在推进AIGC大模型服务时,对大模型用户的一些观察和分析。

目前中国内陆已经有139家大模型公司,可见其发展速度非常之快。当前大模型技术的核心应用场景总结起来可以分为优化交互、辅助工作、素材制作三个方向。

这三个方向,目前看来主要还是辅助用户,帮助用户提效,要代替人工的话为时尚早。

既然讲到提效,那对用户来说怎么样才算提效?其实,我们发现很多用户在使用大模型时,会出现翻车的现象。举个真实例子,我曾经推荐我的一个同学去使用大模型写代码,他跟我反馈说一点用都没有。但我们知道大模型已经有帮助写代码的能力,所以在我看来不一定是大模型技术的问题,很大程度可能是因为我的那个同学不太会使用大模型。

但在用户看来,一旦出现翻车,大模型对他的提效效果其实是负的,不但没有增加效率,还降低了效率。在这样的场景下,用户对大模型的评价很可能就带着强主观因素,而且还有一点,很多时候用户并没办法量化大模型提效了多少。

再加上国内大模型众多,对AI 行业理解不深的用户来讲,他们也没办法去理解和评估各类大模型之间的差异。

基于上述我们看到的实际情况,我们认为当前用户眼里以大模型为核心的AI行业,就像一座座高山连成一片,层峦叠嶂,很难看见其全貌。

对于现场很多研究大模型的专家来讲,可能很难理解普通用户的视角。那我就假设一个场景来帮助各位直观地去理解用户眼里 AI 行业的现状。

用户今天体验大模型时,就像他们刚穿越到钢铁侠的世界,眼前有很多看起来特别炫酷、智能的钢铁侠铠甲可以供其使用,用户期待穿上钢铁铠甲后,立马就能起飞、发射激光炮……期待值拉满。但面对如此复杂庞大沉重的钢铁盔甲,普通用户要如何操作使用才能发挥它的超能力呢?以及哪个铠甲适合自己、效果更好呢?

联合创始人刘黄骁烈:大模型应用正面临“GNOMIC困境”

这形象地表达了当前大模型时代用户的困惑:面对上百种大模型根本不知道如何操作,更别说分辨其差异性了,那么又何谈应用大模型来提效呢?

所以,我们汇智智能把当前大模型用户所面临的困境,归纳总结叫做“GNOMIC困境”,六个字母分别对应的是 Guide(指导)、 Notarize(公正)、Operate (操作)、Measure (衡量)、Identify (区别)、 Catelog(推介)。

联合创始人刘黄骁烈:大模型应用正面临“GNOMIC困境”

大模型时代开启,这些陷于GNOMIC困境的人们,他们既不能正确地评估大模型应用的价值,自己也没有足够的知识去发挥出大模型真正的能力,这势必会影响大模型市场打开速度,限制大模型未来的发展,但同时,困难与机遇并存,基于GNOMIC困境这一场景,市场上存在很多潜在可商业化客户。

GNOMIC困境下,国内大模型服务供应商如何乘风破浪?

那如何应对GNOMIC困境,帮助大模型服务供应商打开市场?我们认为市场上应该要有一个专门的面向用户的产品或者服务,来帮助用户解决GNOMIC困境,从而达到催化市场、服务行业的目的。

面对用户的困惑与诉求,汇智智能围绕“让AI力量成为每个人的天赋”这一使命,以及“成为国际领先的AI商业化应用科技企业”这一愿景,提出了两大战略计划:“克里特计划”和“帕佛斯计划”。

联合创始人刘黄骁烈:大模型应用正面临“GNOMIC困境”

克里特计划通过智能体技术为客户提供基于AIGC的一站式综合服务解决方案。

以汇智智能自研的行业大模型CarrotAI为核心,结合不同应用场景,实现高质量多模态交付,为企业打造AGI时代超级个体和自有模型。AI智能体系列解决方案包括企业专属客服机器人、文/图/音/视频/数字人AIGC内容创作和分发服务等。目前已广泛应用在政务、农业、文旅、餐饮、教培、休娱、互联网等多个行业,展现了强大的商业化实力。

帕佛斯计划则致力于打造全球化的AIGC行业开源社区,开拓AIGC行业市场,并提升AIGC产品价值。

为实现这一目标,汇智智能打造“微言大义”提示工程师之家。微言大义是一个开源的AIGC社区,旨在帮助广大用户深入了解大模型应用价值,提升智能体和AIGC工具运用能力。

科技平权,从人人都能操控AI开始。微言大义平台成立的目的在于帮助更多人学习AI训练知识、掌握AI训练技能,成为各行业AI变革的生力军,不断探索、完善AI技能体系和AI教育体系。 微言大义致力于打造全球化的AIGC行业开源社区,开拓AIGC行业市场,并提升AIGC产品价值。

接下来主要介绍一下我们的智能体应用。

我们的智能体产品整合了大语言模型以及一些AIGC的能力,来为用户提供一站式综合服务解决方案。微言大义通过智能体的概念,把大语言模型给封装成一系列用户比较好感知的行业案例。

我们定义的智能体有两种,一种是标准化的旺氪智能体,主要提供宣传、推广、营销的能力,一种是定制智能体,比如下图右边就是我们为电竞行业用户定制的智能体,主要能力是为电竞应用的用户提供游戏攻略、赛事进度这些信息。

联合创始人刘黄骁烈:大模型应用正面临“GNOMIC困境”

微言大义还提供了很多其他针对GNOMIC困境的解决方案。

比如优质的AI课程、海量提示词案例、平台与第三方的认证培训、大模型PlayGround、社区用户评分与点赞、模型维度的第三方咨询汇总、提示词与应用方案交易平台、线下沙龙活动、多维度大模型评价矩阵、商业数据分析、大模型推荐系统、垂直领域应用案例等等。

这些功能模块能够帮助用户快速提升大模型使用技能,解决选择难题,实现个性化定制,从而在各种场景中释放出模型的最大应用价值。

作为全国首个提示词社区和提示工程师训练工具平台,微言大义聚集了全球最早一批想要投身AI事业的年轻人,平台立志为中国AI行业提供源源不断的教培工具、行业内容和科技人才。

我们微言大义以后会在国内和海外同时运营,并积极推进中国AI大模型出海,让中国AI大模型在世界舞台发光发彩。


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