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构建数字经济新引擎:枫清科技 高雪峰解读AI技术的未来趋势

发布时间:2024-09-14 21:00来源: 中国经济网 散户吧字号:

  随着AI大模型技术的快速发展,各行各业正在迎来新一轮的智能化变革。作为人工智能领域的新一代核心引擎,生成式AI技术展现出巨大的潜力和广阔的前景,成为推动我国经济社会发展的重要动力。

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  然而,尽管大模型在多个领域展现出强大的赋能能力,但在行业场景的落地过程中也暴露出一系列问题,如大模型“幻觉”现象、推理能力不足、释性差等。这些问题导致很多企业面临大模型“好玩不好用”的困境。如何真正推动大模型技术在企业场景中的深度应用,成为当前AI产业发展的重要课题。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  服贸会聚焦:AI如何赋能新质生产力 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  在2024中国国际服务贸易交易会期间,由工业和信息化部新闻宣传中心和中国信息通信研究院联合承办的“大模型应用创新论坛”在北京首钢园成功举办。

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  枫清科技(Fabarta)创始人兼CEO高雪峰受邀出席,并发表了题为《AI+行业落地新范式:知识引擎与大模型双轮驱动企业智能化升级》的分享,阐述了他对以大模型技术为代表的人工智能技术赋能产业转型升级的深刻见。高雪峰认为,“如果仅停留在对话、文本生成或代码辅助这些基础功能上,没有深入地同行业场景进行融合,很难实现真正的生产力提升,也难以对行业产生深远的变革。当今的全球共识是:人工智能作为新一代工业革命的关键技术,只有与行业场景深度融合,才能释放高质量发展的新动能。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  回顾Web 2.0时代,门户网站、平台型网站和社交软件兴起,开启了“+互联网”时代。而随着Web 3.0技术的演进,社会迈入“互联网+”时代,互联网不再只是工具,而是一种思维模式和商业模式,通过互联网重塑各行业生态。打车、用餐、购物、娱乐、获取信息等日常生活方式被彻底重塑。

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  如今,我们正处在一场“人工智能+”重塑千行百业的时代浪潮中。人工智能技术也不再只是工具或平台,而成为一种全新的思维和商业模式。我们需要从人工智能的角度审视每一个行业,搭建新的生态,重塑其发展模式。未来不久,人工智能将会同样深刻地改变我们的生活方式,为各行各业注入新的活力,迎来前所未有的变革。”

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  枫清科技创始人兼CEO 高雪峰 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  创新产品矩阵:驱动行业智能化转型

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  高雪峰在分享中指出,在机器学习领域,长期以来存在着两种主要的架构理念之争:Model-Centric(以模型为中心)与 Data-Centric(以数据为中心),这两种路径的核心目的都是为了提升模型的性能与效果。当我们把这个目标再提升一个维度,为了衡量智能化技术在具体应用场景当中体现出来的性能与效果的好坏,同样会有 Model-Centric 与 Data-Centric 两种路径。前者是以模型、算法为核心,将各种企业自身的数据围绕着模型来发挥其价值,不管是简单的 RAG 技术的实现,还是将企业数据对模型进行微调等等。后者则是以企业本地的数据为核心,将其转化为企业的知识,再结合各种不同模型的能力,解决企业各种智能化的需求。在当前非常多的行业场景实践尝试当中,Data-Centric的理念路径更加有效地解决了企业当前智能化场景落地所遇到的各种困难。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

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  纵观人工智能发展历史,自1956年达特茅斯会议提出人工智能概念以来,AI发展经历了多次技术浪潮。符号逻辑和概率预测作为两大主线交替发展,共同推动了AI技术的进步。联结主义,也就是大型模型所依赖的 Transformer 技术,本质上代表了概率的方法,其核心是通过输入的字符串来预测下一个字符。而符号逻辑推理的典型代表是过去出现的专家系统。然而,由于各自的局限性,这两种方法在AI的发展过程中并未带来彻底的革命性变革。当前,联结主义的巅峰——AIGC 技术,在企业端场景落地和迈向决策智能的过程中,也同样遇到了诸多技术挑战,如模型幻觉、可解释性差、推理能力弱、数据安全可控性以及时效性等问题,这些问题恰恰是符号逻辑推理技术所能够解决的。AI技术要真正实现企业智能化,必须结合符号逻辑的推理能力与概率体系的优势。两者的深度融合将为AI技术提供更强的适用性和可解释性,推动企业智能化转型。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  另外,从信息化时代的关系型数据库,到数字化时代的经典数仓、大数据、数据湖、数据中台,每一阶段都伴随着数据基础设施的变革。面向即将到来的智能化时代,企业需要一种新的数据基础设施来支持人工智能技术在决策智能领域中的应用。为了在企业场景中实现更好的智能化效果,枫清科技(Fabarta)坚定地选择了 Data-Centric LLM Landing 架构,让不同的模型能力服务于企业本地经过组织的数据与知识,再通过行业智能体平台的能力赋能企业的工作流。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

(小编:财神)

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