近日，AIGC 開放社區(qū)專訪了達(dá)觀數(shù)據(jù)，深入探討了在AI時(shí)代，達(dá)觀數(shù)據(jù)如何通過“曹植”大模型、Agent智能體、提示詞（Prompt）等技術(shù)，推動(dòng)企業(yè)級(jí)AI服務(wù)的發(fā)展，并在垂直領(lǐng)域模型和RAG本地知識(shí)搜索方面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破。

以下為專訪實(shí)錄。

No.1m 關(guān)于AI 大模型“曹植”

Q：請(qǐng)介紹下曹植大模型一些參數(shù)和技術(shù)細(xì)節(jié)，包括“曹植”大模型在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

A：“曹植”大模型是一款垂直、專用、國產(chǎn)的大模型，具備長(zhǎng)文本、多語言、垂直化三大特點(diǎn)。首先從技術(shù)層面來看，采用了Transformer的基礎(chǔ)架構(gòu)，70b參數(shù)，采用多模型并聯(lián)（Ensemble）架構(gòu)，還創(chuàng)新性地應(yīng)用了混合專家系統(tǒng)（MoE）架構(gòu) ，這種架構(gòu)可以通過將不同參數(shù)規(guī)模和不同類型的模型相結(jié)合，更好地解決垂直行業(yè)的問題，提高模型的靈活性和泛化能力。

“曹植”大模型作為一款企業(yè)級(jí)語言模型，能夠針對(duì)不同行業(yè)的需求，提供更加準(zhǔn)確、專業(yè)的回答和解決方案。它具有專業(yè)垂直性、易用高效性、安全合規(guī)性、靈活定制性等優(yōu)勢(shì)。比如在金融領(lǐng)域，曹植大模型可以準(zhǔn)確地理解和處理各種金融術(shù)語、業(yè)務(wù)流程等，為金融機(jī)構(gòu)提供專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資建議等服務(wù)。并且隨著企業(yè)的業(yè)務(wù)需求的多樣化，“曹植”大模型管理平臺(tái)可以根據(jù)用戶自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，輕松地對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)、定制prompt指令等操作，使得模型能夠更好地適應(yīng)企業(yè)的個(gè)性化需求。“曹植” 大模型兼容多種基座模型，像百川、智譜、Llama 等第三方基座模型等，企業(yè)可以根據(jù)自身需求選擇融合不同的模型，充分發(fā)揮各模型的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。我們也很注重企業(yè)的數(shù)據(jù)安全和內(nèi)容合規(guī)性，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與算法模型都是自主可控的，并且全面適配國產(chǎn)信創(chuàng)，讓企業(yè)能放心用。

Q：在垂直領(lǐng)域模型的訓(xùn)練過程中，達(dá)觀數(shù)據(jù)是如何確保模型的高效性和準(zhǔn)確性的？如何解決技術(shù)、算力、數(shù)據(jù)等方面的挑戰(zhàn)？

A：首先在預(yù)訓(xùn)練過程中，運(yùn)用了通用無監(jiān)督訓(xùn)練和領(lǐng)域有監(jiān)督訓(xùn)練，以及大量的專業(yè)領(lǐng)域語料，“曹植” 大模型的指令微調(diào)數(shù)據(jù)集中，30% 是通用指令，20% 是 NLP 任務(wù)指令，50% 是垂直領(lǐng)域指令，通過這種合理的比例混合，使模型既具備通用的知識(shí)，又能深入掌握垂直領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，從而更好地應(yīng)對(duì)垂直領(lǐng)域的各種任務(wù)。并且針對(duì)中文場(chǎng)景做了大量的優(yōu)化工作，因?yàn)橹形牡恼Z言特點(diǎn)和表達(dá)習(xí)慣與其他語言有所不同。通過這些優(yōu)化，“曹植”大模型在處理中文文本時(shí)更加準(zhǔn)確和自然。例如，在詞匯理解、語義分析、文本生成等方面，都能更好地符合中文的使用習(xí)慣。

其次在算力方面，“曹植” 大模型適配多種高性能GPU，聯(lián)合燧原科技、華為昇騰等國產(chǎn)算力平臺(tái)共同打造大模型國產(chǎn)化解決方案。

并且將“曹植”大模型結(jié)合知識(shí)圖譜、自然語言處理、多模態(tài)知識(shí)挖掘等技術(shù)，提供更強(qiáng)大的知識(shí)生產(chǎn)、組織、搜索、問答等能力，從而提升模型在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用效能。

Q：垂直領(lǐng)域模型與通用模型相比，價(jià)值在哪？

A：通用模型知識(shí)覆蓋面廣，涵蓋了眾多領(lǐng)域的知識(shí)，數(shù)據(jù)規(guī)模巨大并且多樣，但在專業(yè)知識(shí)的深度上較難達(dá)到垂直領(lǐng)域模型的水平。垂直領(lǐng)域模型更注重專業(yè)性和企業(yè)私有化部署，涉及定制、數(shù)據(jù)安全、保密性等。垂直領(lǐng)域模型專注于特定行業(yè)，比如說，對(duì)于金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理，垂直領(lǐng)域模型可以精準(zhǔn)地識(shí)別各種金融風(fēng)險(xiǎn)因素，包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等。它能夠根據(jù)特定的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表等信息，提供高度精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)，而通用模型可能只能提供較為寬泛的金融概念解釋。而且垂直領(lǐng)域模型更注重行業(yè)知識(shí)深度，可以根據(jù)企業(yè)的特定業(yè)務(wù)流程和需求進(jìn)行定制化開發(fā)，能夠滿足特定場(chǎng)景需求。不需要像通用模型那樣處理海量的、多樣化的通用數(shù)據(jù)。這使得企業(yè)在計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和時(shí)間上能夠降本增效。

No.2 大模型管理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)

Q：達(dá)觀數(shù)據(jù)的大模型管理平臺(tái)是如何設(shè)計(jì)的？它在支持自研及開源大模型方面有哪些突出特點(diǎn)？

A：平臺(tái)內(nèi)置了全棧自主研發(fā)的“曹植”大模型，并兼容外部LLaMA2、ChatGLM2、Baichuan、InternLM等多種開源模型，實(shí)現(xiàn)各類模型的fine-tuning微調(diào)。

我們提供了全面的核心功能：數(shù)據(jù)管理、模型管理、服務(wù)管理、指令管理等。數(shù)據(jù)管理包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗、增強(qiáng)和版本迭代；模型管理構(gòu)建了完善的模型訓(xùn)練流程，支持模型組建立和版本迭代；服務(wù)管理提供了簡(jiǎn)單易上手的場(chǎng)景服務(wù)上線流程；指令管理則深度適配不同行業(yè)的指令需求，提供定制Prompt模板功能。我們也采用了多模型并聯(lián)（Ensemble）的創(chuàng)新方法，通過整合經(jīng)典的知識(shí)圖譜、搜索引擎等工具和大語言模型，實(shí)現(xiàn)了模型性能的優(yōu)化和提升。并且，模型包括了不同參數(shù)規(guī)模的多種模型，如數(shù)十億、數(shù)百億等，未來還將研發(fā)數(shù)千億的模型。同時(shí)，還可以與其他第三方的大模型進(jìn)行對(duì)接，實(shí)現(xiàn)模型間的融會(huì)貫通，進(jìn)一步提升模型的價(jià)值。

在支持自研及開源大模型方面，我們具備開放的兼容性、一鍵式靈活部署、安全合規(guī)性等特點(diǎn)。全面適配信創(chuàng)體系，支持私域數(shù)據(jù)對(duì)接，確保企業(yè)和敏感信息的安全。簡(jiǎn)單來說，我們的目標(biāo)就是讓大模型的應(yīng)用既專業(yè)又安全，讓企業(yè)能夠輕松上手，快速實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。

No.3 Agent智能體在企業(yè)服務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用

Q：請(qǐng)分享一些 Agent 智能體在企業(yè)內(nèi)的應(yīng)用實(shí)例。這些智能體如何在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化？

A：達(dá)觀Agent辦公智能體在各行各業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中都有廣泛應(yīng)用。在專業(yè)場(chǎng)景中，比如在金融行業(yè)：銀行信貸流水審核、銀行監(jiān)管報(bào)送，證券開市期間監(jiān)控、自動(dòng)清算結(jié)算、托管運(yùn)營(yíng)審閱，智能核保、風(fēng)控管理等；在制造行業(yè)：ERP自動(dòng)錄入、數(shù)據(jù)采集備份、供應(yīng)鏈管理等；在通用場(chǎng)景中，像財(cái)務(wù)管理方面，自動(dòng)申報(bào)納稅；人力資源方面，自動(dòng)分揀并篩選簡(jiǎn)歷；客服場(chǎng)景中，AI坐席/助手基于自然語言對(duì)話解決咨詢與服務(wù)問題，大幅提高服務(wù)效率和效果。

達(dá)觀Agent是專注于企業(yè)級(jí)應(yīng)用的智能體，基于企業(yè)的知識(shí)庫為數(shù)據(jù)基座，賦予其一些AI技術(shù)組件，比如達(dá)觀自研的“曹植”大模型、IDP智能文本處理、RPA自動(dòng)化執(zhí)行技術(shù)，打造集合“數(shù)智大腦-眼識(shí)別-手執(zhí)行”這樣具備專業(yè)、智能、可落地的辦公智能體平臺(tái)。通過對(duì)文本數(shù)據(jù)的語義理解、拆解文本、識(shí)別元素來解析文檔，利用RPA技術(shù)模仿人類的辦公流程，實(shí)現(xiàn)智能交互，可以自動(dòng)化執(zhí)行工作處理任務(wù)。

No.4 提示詞(Prompt)在大模型中的優(yōu)化策略

Q：在大模型應(yīng)用中，提示詞的設(shè)計(jì)如何影響模型的輸出質(zhì)量？達(dá)觀數(shù)據(jù)是否有特殊的優(yōu)化策略來提升提示詞的有效性？

A：提示詞是用戶與模型進(jìn)行交互的橋梁。合適的提示詞能明確任務(wù)、限定輸出范圍，引導(dǎo)模型生成連貫、合理且有邏輯性的文本，激發(fā)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)以推動(dòng)深入思考推理。此外，提示詞的設(shè)計(jì)還能優(yōu)化用戶與模型之間的交互體驗(yàn)。一個(gè)清晰、簡(jiǎn)潔且易于理解的提示詞能夠減少用戶與模型之間的溝通成本，使用戶能夠更輕松地獲得所需的輸出。這不僅能夠提高用戶的工作效率，還能增強(qiáng)用戶對(duì)模型的信任和滿意度。在我個(gè)人的實(shí)踐中，我深刻感受到優(yōu)質(zhì)提示詞帶來的效率和時(shí)間節(jié)省。一個(gè)清晰、具體的提示詞能夠引導(dǎo)模型一次性生成符合用戶期望的輸出，避免了不必要的反復(fù)修改和調(diào)整。這不僅提高了工作效率，還節(jié)省了大量時(shí)間和精力。

達(dá)觀在提示詞方面有優(yōu)化策略，我們會(huì)結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景與數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對(duì)提示詞進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)。例如：在金融領(lǐng)域，提示詞融入金融術(shù)語與業(yè)務(wù)流程元素，幫助模型理解處理金融問題，生成契合業(yè)務(wù)需求的精準(zhǔn)回答。我們?cè)诩夹g(shù)體系中運(yùn)用了知識(shí)圖譜來增強(qiáng)語義理解，知識(shí)圖譜為模型賦予豐富背景與語義關(guān)聯(lián)，用戶提問時(shí)，模型借此理解上下文語義，生成更準(zhǔn)更深度的回答。在實(shí)際應(yīng)用中，注重多輪交互優(yōu)化提示詞，依用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整，精準(zhǔn)滿足各階段需求，提升提示詞針對(duì)性與有效性，引導(dǎo)模型產(chǎn)出合用戶期望內(nèi)容。并且我們產(chǎn)品內(nèi)置反饋機(jī)制與 badcase 分析來提高提示詞的質(zhì)量和效果。

Q：達(dá)觀數(shù)據(jù)建議企業(yè)客戶在提示詞（Prompt）層面要進(jìn)行哪些準(zhǔn)備和培訓(xùn)學(xué)習(xí)？

A：企業(yè)需要認(rèn)識(shí)到提示詞在AI模型，特別是大模型中的重要性。提示詞是引導(dǎo)模型生成符合期望回答的關(guān)鍵，因此，對(duì)其進(jìn)行精細(xì)化的設(shè)計(jì)和優(yōu)化是至關(guān)重要的。

首先，最重要的是要明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，明確需要AI模型解決的具體問題，以及期望得到的答案類型和格式。這將有助于設(shè)計(jì)更貼近業(yè)務(wù)實(shí)際的提示詞。其次，根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，收集并整理相關(guān)的問答數(shù)據(jù)，用于后續(xù)提示詞的優(yōu)化和訓(xùn)練。第三學(xué)習(xí)提示詞的設(shè)計(jì)技巧，包括如何選擇合適的詞匯、句式和語法結(jié)構(gòu)，以及如何通過組合和變換提示詞來應(yīng)對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求。最后 掌握提示詞的優(yōu)化方法，包括如何通過數(shù)據(jù)分析、用戶反饋等方式評(píng)估提示詞的效果，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。

No.5 企業(yè)級(jí) AI 服務(wù)的定制化解決方案

Q：達(dá)觀數(shù)據(jù)如何為不同行業(yè)提供定制化的 AI 解決方案？在這一過程中，如何確保技術(shù)的靈活性和可擴(kuò)展性？

A：達(dá)觀通過深入行業(yè)調(diào)研分析并與專家合作了解各行業(yè)特點(diǎn)與需求，基于行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)收集整理數(shù)據(jù)、選擇訓(xùn)練模型并優(yōu)化，融合行業(yè)知識(shí)構(gòu)建知識(shí)圖譜與開發(fā)特定應(yīng)用模塊，提供靈活多樣的部署及集成方案，且建立反饋機(jī)制持續(xù)跟蹤行業(yè)動(dòng)態(tài)與技術(shù)創(chuàng)新，以此為不同行業(yè)打造定制化 AI 解決方案。

達(dá)觀通過采用先進(jìn)模塊化模型架構(gòu)，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)，構(gòu)建可配置數(shù)據(jù)管道與增量學(xué)習(xí)機(jī)制，運(yùn)用微服務(wù)架構(gòu)開發(fā)應(yīng)用并設(shè)置開放標(biāo)準(zhǔn)化 API 接口，安排團(tuán)隊(duì)跟蹤技術(shù)發(fā)展并進(jìn)行前瞻性布局與分層設(shè)計(jì)技術(shù)架構(gòu)等多方面舉措，確保在為不同行業(yè)定制 AI 解決方案時(shí)技術(shù)具備靈活性與可擴(kuò)展性。

Q：目前有哪些客戶采用了達(dá)觀數(shù)據(jù)的AI方面的服務(wù)和產(chǎn)品，大概都有哪些服務(wù)和產(chǎn)品，效果如何？

A：我們的客戶群體多為國央企、大型企業(yè)為主。金融領(lǐng)域：國有六大行、兩大交易所、頭部證券公司、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等，采用達(dá)觀Agent辦公智能體來處理銀行日常業(yè)務(wù)；大型企業(yè)：通訊行業(yè)-中移、中聯(lián)，制造行業(yè)-中國一汽、重汽、上汽、福特汽車等；能源行業(yè)-中國石油、國家能源集團(tuán)、國家電氣電網(wǎng)等；運(yùn)輸行業(yè)-中遠(yuǎn)海運(yùn)、東航、南航等；還有一些媒體、政企。涉及到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，我們幫助企業(yè)定制知識(shí)庫、智能知識(shí)管理系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)文本工作的智能化應(yīng)用，幫助企業(yè)降本增效。

Q：從達(dá)觀數(shù)據(jù)的角度來看，企業(yè)級(jí)客戶在AI應(yīng)用更注重考慮什么問題？例如安全合規(guī)、降本增效、技術(shù)創(chuàng)新、社會(huì)價(jià)值等

A：企業(yè)級(jí)客戶在安全合規(guī)上，需要考慮數(shù)據(jù)加密、訪問控制及脫敏等措施，確保數(shù)據(jù)安全與隱私。通過“曹植”大模型的私有部署，避免數(shù)據(jù)與公有云接觸，降低泄露風(fēng)險(xiǎn)，并助客戶滿足合規(guī)要求，確保AI應(yīng)用在合法框架內(nèi)運(yùn)行。此外，企業(yè)期望AI應(yīng)用削減運(yùn)營(yíng)成本，包括人力、時(shí)間及資源消耗，通過自動(dòng)化提升生產(chǎn)效率，優(yōu)化生產(chǎn)流程，輔助企業(yè)決策。在技術(shù)層面上，選型與集成需適配現(xiàn)有IT架構(gòu)，避免孤島效應(yīng)；持續(xù)迭代優(yōu)化確保模型適應(yīng)新數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)環(huán)境；算法透明度與公平性對(duì)復(fù)雜決策至關(guān)重要，構(gòu)建用戶信任，滿足合規(guī)需求。

AI應(yīng)用助力企業(yè)提升客戶體驗(yàn)，通過個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)增強(qiáng)客戶忠誠度；同時(shí)推動(dòng)企業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，創(chuàng)新商業(yè)模式和業(yè)務(wù)流程，提升競(jìng)爭(zhēng)力；并在履行社會(huì)責(zé)任方面，確保AI技術(shù)應(yīng)用的公平公正與可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益的雙贏。

No.6 RAG技術(shù)的應(yīng)用

Q：達(dá)觀數(shù)據(jù)的RAG產(chǎn)品是什么？有什么特點(diǎn)？

A：我們的RAG產(chǎn)品主要是結(jié)合了大模型與RAG技術(shù)的智能應(yīng)用產(chǎn)品，通過將傳統(tǒng)的基于檢索的問答系統(tǒng)與基于自然語言生成的技術(shù)相結(jié)合，使得模型能夠在生成答案時(shí)利用外部知識(shí)庫中的最新信息，從而克服傳統(tǒng)生成模型的一些局限性，如知識(shí)更新不及時(shí)、容易產(chǎn)生幻覺等。

我們的RAG產(chǎn)品具有多方面顯著特點(diǎn)：第一、它能有效解決幻覺問題，將大模型生成變得可控，滿足如金融領(lǐng)域嚴(yán)謹(jǐn)性要求；第二、可以構(gòu)建高效索引體系，融合搜索引擎、向量、知識(shí)圖譜等多種檢索方式，快速精準(zhǔn)提取信息；第三、生成答案時(shí)能呈現(xiàn)信息來源，增強(qiáng)可追溯性；第四、與金融等垂直領(lǐng)域深度結(jié)合，融入專業(yè)知識(shí)與業(yè)務(wù)邏輯，貼合業(yè)務(wù)需求；第五、支持多模態(tài)信息整合，具備本地化與定制化優(yōu)勢(shì)，在性能和安全性上表現(xiàn)更優(yōu)。

Q：RAG 技術(shù)在企業(yè)中如何應(yīng)用？有哪些比較落地的場(chǎng)景？這一技術(shù)如何提高企業(yè)知識(shí)管理的效率？

A：企業(yè)可利用RAG技術(shù)構(gòu)建智能問答系統(tǒng)，在客戶服務(wù)中快速解答客戶咨詢、促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)共享；可以內(nèi)容生成與創(chuàng)作，如新聞報(bào)道和文案撰寫；在金融、法律等行業(yè)輔助決策，為投資、辦案等提供依據(jù)；搭建企業(yè)知識(shí)庫以及培訓(xùn)教育，推動(dòng)知識(shí)管理與傳承；便于信息檢索與分析，服務(wù)市場(chǎng)調(diào)研與科研工作；還能優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，像在生產(chǎn)制造中提高效率、降低成本，在供應(yīng)鏈管理里實(shí)現(xiàn)可視化與智能化，提升協(xié)同效率與響應(yīng)速度并降低風(fēng)險(xiǎn)等。

No.7 大模型在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用

Q：在金融領(lǐng)域，大模型是否可以被應(yīng)用到智能風(fēng)控和決策支持，或其它場(chǎng)景中？請(qǐng)分享一些具體的應(yīng)用案例。

A：可以的。金融領(lǐng)域是我們最大的客群行業(yè)之一，我們和很多銀行、證券、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等都有合作，大模型應(yīng)用在銀行很多業(yè)務(wù)中，例如：信貸業(yè)務(wù)中信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，反欺詐檢測(cè)，資金用途監(jiān)控；資金交易業(yè)務(wù)中，支付結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)防控，反洗錢業(yè)務(wù)；銀行賬戶管理，異常檢測(cè)；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與管理，內(nèi)部合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景都有應(yīng)用。

以達(dá)觀多年以來的重要合作伙伴浦發(fā)銀行為例，我們建立多項(xiàng)緊密合作，以智能風(fēng)控創(chuàng)新平臺(tái)獲得了上海金融創(chuàng)新獎(jiǎng)。并且我們?yōu)槠帚y理財(cái)量身定制的“智浦小鹿”項(xiàng)目，前不久入選了《上海全球資產(chǎn)管理中心建設(shè)資產(chǎn)管理大模型應(yīng)用實(shí)踐與指南》、《2024年人工智能大模型金融領(lǐng)域示范場(chǎng)景及創(chuàng)新應(yīng)用案例》，這個(gè)項(xiàng)目以達(dá)觀智能問答為窗口，利用曹植大模型的理解、規(guī)劃和生成能力，通過企業(yè)知識(shí)庫自主問答方式便捷獲取企業(yè)知識(shí)信息，解決跨平臺(tái)跨系統(tǒng)的任務(wù)處理，應(yīng)用于智能投研、智能交易、智能風(fēng)控、智慧組合投資等場(chǎng)景，使得員工效率大幅提升并且?guī)椭髽I(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

Q：達(dá)觀數(shù)據(jù)后續(xù)會(huì)有哪些重點(diǎn)的技術(shù)研究和投入？

A：達(dá)觀后續(xù)會(huì)在多方面開展重點(diǎn)技術(shù)研究與投入。在大語言模型優(yōu)化上，著力提升性能，推進(jìn)多模態(tài)融合以及模型壓縮與輕量化工作；在行業(yè)垂直領(lǐng)域，既會(huì)深化金融領(lǐng)域合作以提升專業(yè)性精準(zhǔn)度，又會(huì)向政務(wù)、制造、傳媒等多行業(yè)拓展定制解決方案。同時(shí)我們重視人工智能倫理與合規(guī)，開發(fā)內(nèi)容監(jiān)管與隱私保護(hù)技術(shù)；升級(jí)智能知識(shí)管理系統(tǒng)，包括完善知識(shí)圖譜構(gòu)建與優(yōu)化知識(shí)推理應(yīng)用；在算力與數(shù)據(jù)管理方面，與供應(yīng)商合作優(yōu)化算力并加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理提升質(zhì)量；還會(huì)持續(xù)研發(fā)升級(jí) AI Agent 并創(chuàng)新人機(jī)交互技術(shù)以提升人機(jī)協(xié)作效率與用戶體驗(yàn)，從而推動(dòng)自身技術(shù)發(fā)展與多領(lǐng)域應(yīng)用落地。

No.8 未來 AI 技術(shù)的發(fā)展方向與挑戰(zhàn)

Q：如何看待未來 AI 技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)？

A：未來人工智能將繼續(xù)向更加全面、深入、人性化的方向發(fā)展，更廣泛地融入人們的日常生活和工作中，成為人類思考、推理和創(chuàng)造的智能伙伴；在垂直領(lǐng)域應(yīng)用上會(huì)不斷深化，存在多模型融合趨勢(shì)，不同模型相互結(jié)合以攻克復(fù)雜難題；并且人機(jī)協(xié)作也會(huì)越發(fā)緊密，在專業(yè)領(lǐng)域通過人機(jī)交互完成任務(wù)，解決大模型現(xiàn)存問題；還會(huì)推動(dòng)知識(shí)管理變革，打造企業(yè)“數(shù)智大腦”，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

Q：如何看待AI技術(shù)與人類的發(fā)展關(guān)系？

A：一方面，二者合作共生，AI 具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與運(yùn)算能力，人類擁有創(chuàng)造力、情感理解等特質(zhì)，兩者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。但另一方面，AI 也給人類帶來挑戰(zhàn)，在就業(yè)市場(chǎng)沖擊重復(fù)性崗位，促使人類轉(zhuǎn)型，還引發(fā)倫理道德困境，像算法偏見、生成虛假內(nèi)容及特殊場(chǎng)景責(zé)任界定等。我們作為從業(yè)者，最終目的都是為了讓AI 促進(jìn)人類發(fā)展，提升生產(chǎn)效率，拓展知識(shí)邊界，提高人類的生活質(zhì)量。

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