Dialogue avec la technologie Fante : les services de grande envergure à l'avenir seront des modèles de paiement par abonnement | Dialogue annuel sur l'IA |

Dialogue annuel sur l'IA

Article | Yang Jun

Éditeur | Shi Yaqiong

Maîtriser l’intelligence artificielle, c’est maîtriser les codes de productivité de la nouvelle ère.

Alors que ChatGPT gagne en popularité, les grands modèles sont populaires partout dans le monde, et les industries chinoises ont également suscité un nouvel enthousiasme pour les applications d'intelligence artificielle.

Par conséquent, à ce stade, l'équipe 36Kr Digital Time Krypton a officiellement lancé la rubrique "Annual AI Dialogue", dans l'espoir de discuter de sujets d'actualité avec des professionnels nationaux qui ont des recherches approfondies dans le domaine des grands modèles, et à travers une série des rapports, restaurer les nouvelles capacités techniques de l'IA et le potentiel d'application.

Dans ce numéro, nous avons invité Wu Shengyang, PDG de Fante Technology.

Quel impact l’émergence des grands modèles a-t-elle sur le processus de digitalisation de la Chine ? Quel impact cela aura-t-il sur les budgets numériques des entreprises ? Par ailleurs, les grands modèles vont-ils changer les modèles économiques des entreprises chinoises ? Ce sont toutes des questions dignes d’attention.

Fant Technology est un fournisseur d'infrastructures de transformation numérique d'entreprise et de métaverse, qui se concentre sur la recherche dans les domaines de la transformation numérique d'entreprise et de l'intelligence artificielle. Wu Shengyang, PDG de Fant Technology, estime que la Chine numérique est en fait étroitement liée au métaverse. Dans le contexte de la nouvelle ère où les modèles sont la productivité, chaque ville aura à l'avenir un vaste modèle sous-jacent au niveau de la ville ; payer comme SaaS maintenant. Le modèle est le même, avec des capacités de grands modèles personnalisées à la demande des grands fournisseurs de services ; après l'émergence des grands modèles, les entreprises profondément intégrées aux nouvelles technologies remplaceront les intégrateurs traditionnels et redéfiniront et diviseront les scénarios commerciaux.

Le contenu suivant est le texte original de l'interview, édité et compilé par Digital Times :

Grand modèle et transformation numérique des entreprises

Des modèles à grande échelle seront appliqués à la production et aux opérations réelles des entreprises, en particulier au niveau numérique, ce qui pourra accélérer la mise en œuvre de solutions numériques. Fante Technology estime que, tant du côté B que G, les entreprises et les ministères peuvent utiliser les capacités de bout en bout des grands modèles pour personnaliser les grands modèles dans leurs propres subdivisions, permettant ainsi la mise en œuvre rapide de diverses solutions.

Digital Times : Quel impact l’émergence de grands modèles aura-t-elle sur le processus de transformation numérique de la Chine ?

Technologie Fante : La transformation numérique résout d'abord le problème de la construction d'infrastructures, et le deuxième est le renforcement des capacités à grande échelle. Dans le passé, le renforcement des capacités nécessitait beaucoup de main-d'œuvre, de ressources matérielles et de temps, en raison des cycles de développement des algorithmes. la recherche, le développement et l'application ont été relativement longues. Former une équipe, former un groupe de personnes et accomplir une chose nécessite beaucoup d'investissement, un cycle long et des résultats lents. Les grands modèles promettent de changer cela. L'émergence de grands modèles a bouleversé de bas en haut les modèles traditionnels de recherche et développement d'algorithmes et de développement d'applications. Un grand nombre d'algorithmes conçus manuellement ont été directement remplacés par de grands modèles, et le développement d'applications a été considérablement simplifié, voire automatisé. Les entreprises dotées de grands modèles équivalent à l'embauche d'une équipe d'algorithmes et d'une équipe de développement d'applications supplémentaires, ce qui non seulement réduit les coûts mais améliore également considérablement l'efficacité. Certains diraient que le seuil pour les grands modèles est très élevé et que les entreprises ordinaires ne sont peut-être pas en mesure de le maîtriser. Ce n'est en fait pas un problème. Des entreprises comme Fant, qui sont profondément impliquées dans les domaines verticaux depuis de nombreuses années, peuvent aider leurs clients. créer et mettre en œuvre de grands modèles. La plateforme MaaS d'intelligence artificielle de nouvelle génération de Fant intègre de grandes capacités de modèle en tant que service, des capacités d'auto-formation d'algorithmes, des capacités de personnalisation d'applications et des capacités d'automatisation de déploiement pour résoudre les problèmes de mise en œuvre de grands modèles de bout en bout et faciliter la transformation numérique.

Nous avons déjà réalisé un tableau comparatif. La Chine numérique est en fait étroitement liée au métaverse. Dans des villes comme le Zhejiang et Chongqing, nous assistons déjà au développement fulgurant de la Chine numérique. L'architecture de la Chine numérique dans ces deux endroits repose sur une vaste plate-forme sous-jacente au niveau gouvernemental, qui peut être simplement comprise comme une capacité générale. Sur la base de cette capacité générale, chaque unité commerciale est habilitée à développer de petites capacités. C’est en fait une combinaison naturelle avec les grands modèles. Dans le contexte de la nouvelle ère où les modèles sont la productivité, je pense que dans un avenir proche, chaque ville aura un vaste modèle sous-jacent au niveau de la ville, sur cette base, chacun pourra personnaliser des modèles pour divers domaines verticaux ou applications industrielles. Du côté C, les nécessités quotidiennes des résidents, la nourriture, le logement et les transports deviendront plus pratiques grâce à une numérisation approfondie. Du côté B et du côté G, les entreprises et les ministères peuvent utiliser les capacités de bout en bout des grands modèles pour personnaliser de grands modèles dans leurs propres subdivisions, permettant ainsi la mise en œuvre rapide de diverses solutions. Ceux-ci contribueront à la réalisation rapide du grand projet de la Chine numérique.

Digital Times : Après l'émergence des grands modèles, quels changements sont intervenus dans le budget numérique des entreprises ?

Fant Technology : À court terme, il est prévisible que le prix et l'investissement matériel des grands modèles, notamment des grands modèles privatisés, seront plus élevés. De plus, l'application de grands modèles nécessite encore l'ouverture de processus internes, de normes, etc., et l'intégration avec l'activité d'origine, ce qui représente une dépense considérable. Par conséquent, à court terme, les budgets de numérisation des entreprises pourraient augmenter.

À long terme, une fois que l'entreprise aura pleinement digéré les coûts fixes des grands modèles et les coûts d'accueil de sa propre intégration commerciale, le coût global des opérations de l'entreprise et de l'innovation pourrait être réduit grâce à la rationalisation du personnel et à l'amélioration de l'efficacité, mais ceux qui ont goûté aux avantages des grands modèles. Les entreprises investiront certainement plus d'énergie dans les grands modèles et les innovations basées sur les grands modèles pour maintenir leurs propres avantages et leur compétitivité, nous pensons donc que le modèle MaaS va se développer.

À l'avenir, les entreprises personnaliseront les capacités des grands modèles à la demande auprès de fournisseurs de services de grands modèles comme Fant, tout comme le modèle de paiement SaaS actuel, et paieront les frais de service correspondants sur demande. Les budgets des entreprises seront considérablement allégés et le rapport dépenses/revenus sera mieux adapté et contrôlé.

Digital Times : Quelles sont les difficultés de mise en œuvre de grands modèles dans la digitalisation ?

Fant Technology : La première difficulté directe est la puissance de calcul et les problèmes d'ingénierie des mots rapides. La puissance de calcul est essentiellement un problème d'infrastructure. Non seulement pour les grands modèles, mais pour tout projet numérique, l'infrastructure est un gros problème. Actuellement, cela nécessite un certain investissement. .

L'ingénierie des mots rapides est un problème propre aux grands modèles. Une fois le grand modèle formé, la façon d'utiliser ce grand modèle est très particulière. Une mauvaise saisie entraînera de mauvais résultats. Par conséquent, il est particulièrement important de faire un bon travail dans le mot rapide. ingénierie dans les applications mises en œuvre.À l'heure actuelle, il y a une pénurie d'ingénieurs dans l'ingénierie des mots rapides, et le monde universitaire et l'industrie explorent également constamment. En d'autres termes, de grands modèles ont été publiés, mais la compréhension des grands modèles continue de se renforcer étape par étape. étape.

J'ai parlé plus tôt des difficultés directes. Ce qu'il faut ajouter, c'est que la numérisation est une ingénierie système et que les grands modèles sont l'infrastructure sous-jacente. Les grands modèles résolvent le problème de l'innovation algorithmique, mais il reste encore beaucoup de choses à faire entre les algorithmes et les algorithmes. applications, telles que les grands modèles. Bien que le modèle soit efficace, il est difficile de l'exécuter directement sur des appareils de périphérie. Dans de nombreux cas, il est nécessaire d'utiliser de grands modèles pour superviser et former des modèles plus petits dans des champs verticaux plus légers et plus efficaces. exécuté sur des appareils informatiques de pointe. D'un autre côté, l'algorithme n'est que le module central de l'application. En plus de l'algorithme lui-même, l'application dispose également d'une grande quantité de logique métier qui doit être implémentée.

Enfin, avec les algorithmes et les applications, ils doivent être facilement déployés sur un grand nombre d'appareils, de préférence avec un déploiement, une exploitation et une maintenance automatisés. Afin de véritablement résoudre le problème de la mise en œuvre de bout en bout de grands modèles, une plate-forme de services d'intelligence artificielle de nouvelle génération est nécessaire, intégrant de grandes capacités de modèle en tant que service, des capacités d'auto-formation des algorithmes, des capacités de personnalisation des applications et de déploiement. capacités d'automatisation, ce qu'on appelle la plate-forme MaaS. Fant a créé une telle plate-forme MaaS. La couche inférieure est la base du grand modèle, la couche intermédiaire est constituée des capacités de personnalisation et de déploiement automatisé de l'IA, de la RA, des algorithmes et des applications, et la couche supérieure est constituée d'applications spécifiques pour les industries verticales. Nous pensons que ce n’est qu’ainsi que nous pourrons véritablement résoudre le problème de la mise en œuvre numérique des grands modèles.

Les grands modèles offrent davantage d’opportunités aux entreprises chinoises pour « briser le cercle »

L'émergence de grands modèles a apporté de plus grandes opportunités aux industries chinoises et aux entreprises chinoises. Fant Technology a déclaré que dans les domaines ToB et ToG, le territoire commercial d'origine était essentiellement divisé entre les principaux intégrateurs et que la plupart des fabricants de technologies ou d'algorithmes étaient intégrés. Avec l'émergence de modèles à grande échelle, les entreprises capables d'intégrer profondément les nouvelles technologies dans leurs produits remplaceront les intégrateurs de systèmes de la vieille école et redéfiniront et occuperont le marché.

Digital Times : Quel impact aura l’émergence des grands modèles sur l’industrie chinoise ?

Fant Technology : Les données, les algorithmes et la puissance de calcul sont tous indispensables à la formation de grands modèles. La situation actuelle est qu'il y a un manque de données de formation de haute qualité en Chine et qu'une grande quantité de données brutes n'a pas été obtenue. trié et de mauvaise qualité ; le niveau de l'algorithme n'est pas en arrière mais il est utilisé pour les algorithmes de formation. Les ressources de la carte graphique sont limitées et très rares. À l'heure actuelle, les principales entreprises d'IA sont essentiellement entrées dans la voie des grands modèles, et de nombreuses startups sont également impliquées. Dans l'ensemble, elles sont actuellement en phase de rattrapage, je pense qu'avec le temps, nous serons en mesure de résoudre les données. et des problèmes de puissance de calcul et ont vraiment une originalité. Le grand modèle qui comprend le chinois est comparable au GPT4.

L'émergence de grands modèles accélérera la modernisation de l'industrie chinoise. D'une part, la situation actuelle nous a fait réaliser que nous avons encore de nombreux maillons faibles dans le domaine de l'innovation technologique, et qu'il est très facile de se retrouver bloqué. Ensuite, l'industrie investira certainement davantage dans les données et les puces d'IA. La mise à niveau des modèles à grande échelle est une amélioration de la productivité, et l'amélioration de la productivité de base entraînera inévitablement le progrès de la superstructure. L'émergence de grands modèles offrira davantage d'opportunités et de motivation pour l'innovation scientifique et technologique de la Chine.

Grâce aux capacités des grands modèles, les entreprises chinoises peuvent mener des recherches et des innovations plus approfondies dans divers domaines, promouvoir le développement de la science et de la technologie et réaliser des percées dans des domaines tels que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. L'industrie manufacturière chinoise peut utiliser de grands modèles pour prédire et optimiser les plans de production, améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement et atteindre des niveaux plus élevés de production automatisée et intelligente pour améliorer la compétitivité. Les secteurs chinois de l'hôtellerie, du tourisme, de la finance, de la médecine et d'autres services peuvent utiliser de grands modèles pour améliorer le service et l'expérience client, fournir des services plus intelligents et personnalisés et renforcer leur compétitivité. À mesure que le rythme de l’innovation continue de s’accélérer, un grand nombre de tâches simples et répétitives sont remplacées par l’IA, et l’émergence de nouveaux ingénieurs dotés de compétences en IA favorisera davantage l’innovation et le développement technologique. En une phrase, les grands modèles entraîneront d'énormes améliorations de la productivité et favoriseront grandement le processus de numérisation de diverses industries. Dans cette vague de révolution technologique, si notre pays parvient à saisir l'opportunité, il sera possible de réduire davantage l'écart avec les puissances technologiques. , améliorer globalement la compétitivité internationale.

Digital Times : Quel impact aura l’émergence des grands modèles sur les modèles économiques des entreprises chinoises ?

Fant Technology : Dans les domaines du ToB et du ToG, les sites métiers d'origine sont essentiellement répartis entre les grands intégrateurs. La plupart des fabricants de technologies ou d'algorithmes sont intégrés. Après l’émergence des grands modèles, les entreprises profondément intégrées aux nouvelles technologies vont remplacer les intégrateurs traditionnels et redéfinir et découper les scénarios. Dans le cadre d'une telle tendance, toutes les entreprises ont la possibilité de sortir du cercle. Les entreprises qui ne peuvent pas suivre le rythme seront éliminées. Les entreprises Internet ont fleuri il y a plus de dix ans et l'histoire de la subversion des industries traditionnelles se répétera. Ce qui est en concurrence désormais, c'est la compréhension des nouvelles technologies et des nouvelles choses, ainsi que la capacité de s'adapter et d'itérer rapidement dans la nouvelle ère.

Dans le domaine ToC, de la même manière, les grands modèles peuvent entraîner des changements dans le niveau d'entrée du trafic. Des géants comme BATJ, qui ont presque atteint le monopole du trafic dans le passé, et même des hégémons de classe mondiale comme Google, pourraient être renversés dans la nouvelle ère. Aucune entreprise ne peut prétendre disposer désormais d’un fossé. Pour les entrepreneurs qui osent innover, il s’agit peut-être d’une opportunité unique au cours d’une décennie, voire d’un siècle. Les Huit Immortels ont montré leurs pouvoirs magiques à travers la mer, et MidJourney n’est en aucun cas la seule entreprise de onze employés à y parvenir. plus de 100 millions de bénéfices annuels.

Digital Times : Quel impact l’émergence des grands modèles aura-t-elle sur des industries spécifiques ?

Fant Technology : Le grand modèle est un changement dans la productivité sous-jacente, et son impact se fait sentir sur l'ensemble de l'industrie. Prenons l'exemple du secteur financier, dans lequel nous sommes profondément impliqués. Le jour de la sortie de ChatGPT, nous avons reçu des demandes de clients des banques, ce qui montre que le secteur est particulièrement friand de l'innovation apportée par les grands modèles. Les grands modèles sont très demandés dans des secteurs spécifiques tels que le service client des banques, les conseils financiers, les robots-conseils, la détection des fraudes et l'intelligence numérique. Cependant, pour des raisons politiques, ChatGPT et les grands modèles de langage basés sur Internet ne peuvent pas être utilisés directement, ce qui implique. utilisateurs. Confidentialité et autres problèmes. À l'heure actuelle, les principales entreprises nationales dans le domaine des grands modèles de base ont successivement lancé leurs propres grands modèles linguistiques, mais il existe encore un grand écart par rapport à ChatGPT et il est difficile de réaliser un lancement de produits à grande échelle à court terme.

L'investissement en R&D dans les grands modèles de base est énorme et pas assez convivial pour les startups. Bien sûr, avec le développement de la technologie, divers grands modèles open source sont maintenant en pleine floraison, et les effets de nombreux sont nombreux. les modèles sont également incohérents. Il a atteint plus de 90 % du niveau de GPT-4. L'émergence de ces modèles permet aux startups d'avoir leurs propres grands modèles, notamment les grands modèles pour les domaines verticaux. cette direction pour fournir aux clients des services d'optimisation principalement personnalisés. Nous nous concentrons davantage sur les grands modèles dans les domaines verticaux de l’industrie. Parce que l'équipe Fante est profondément impliquée dans des domaines verticaux tels que la finance, la gouvernance, l'urgence et le tourisme culturel depuis de nombreuses années, et compte sur un groupe d'innovateurs infatigables et continus, nous savons non seulement quels types de grands modèles sont nécessaires dans les domaines verticaux. , mais aussi savoir mettre en œuvre de grands modèles. En un mot, nous utiliserons les capacités de grands modèles, ou capacités MaaS, pour aider nos clients industriels à avoir la possibilité de créer des modèles d'IA verticaux les plus adaptés à leurs domaines.

Les grands modèles verticaux sont des opportunités pour les startups de l'intelligence artificielle

Fante Technology, en tant que startup dans le domaine de l'IA, a ajusté son rôle de fournisseur de services MaaS après l'émergence de grands modèles. Elle se concentre davantage sur le niveau technique plutôt que sur tout, du business à la couche inférieure. Fant Technology a également déclaré qu'en Chine, pour des raisons de coût et de talent, il n'y a en réalité que trois entreprises capables de fabriquer de grands modèles de base. Avec la taille actuelle de Fant, elle n'entrera pas dans la concurrence dans ce domaine. Le grand modèle vertical est une réelle opportunité pour les startups d’intelligence artificielle comme Fant de se démarquer dans la nouvelle ère.

Digital Times : Que pensez-vous des opportunités pour les startups de développer de grands modèles dans des domaines verticaux ?

Fante Technology :Comme Lu Qi l'a dit, seuls la Chine et les États-Unis peuvent fabriquer des modèles de base à grande échelle dans le monde. En Chine, pour des raisons de coût et de talent, il n'y a en fait pas plus de trois entreprises capables de fabriquer des modèles de base. modèles à grande échelle, avec la taille actuelle de Fant, il n'entrera pas dans la compétition dans ce domaine. Le grand modèle vertical est une réelle opportunité pour les startups d’intelligence artificielle comme Fant de se démarquer dans la nouvelle ère. Les grands modèles dans des champs verticaux se situent généralement au niveau des dizaines de milliards (les grands modèles de base se situent généralement au niveau des centaines de milliards), et l'objectif est de résoudre des problèmes dans les champs verticaux. Le grand modèle de domaine vertical est basé sur une base de grand modèle de base mature et stable, et les capacités sont combinées et optimisées pour des problèmes spécifiques dans le domaine vertical, et peuvent résoudre des problèmes pratiques rapidement et efficacement à faible coût.

Quel type d'entreprise peut construire un grand modèle vertical ? À notre avis, pour avoir à la fois la capacité d'accumuler de la technologie et de comprendre l'industrie, c'est toujours le même dicton « celui qui capture la scène est le roi ». Cette phrase s'applique également dans le domaine des grands modèles verticaux. Pour créer de grands modèles dans des domaines verticaux, les startups doivent d'abord avoir une connaissance suffisante du secteur. Elles doivent non seulement maîtriser pleinement les capacités des grands modèles, mais également savoir où se trouvent les points faibles de l'industrie. Par conséquent, les grands modèles doivent être construits de manière verticale. domaines qui leur sont familiers. Afin de réaliser la mise en œuvre de modèles à grande échelle, les startups doivent disposer de solides capacités de mise en œuvre technique, ce qui nécessite que les forgerons eux-mêmes disposent d'une puissance dure suffisante. La capacité à mettre en œuvre ce projet se reflète à plusieurs niveaux tels que l'algorithme, l'application, le déploiement, l'exploitation et la maintenance. Il s'agit d'un projet systématique qui ne se réalise pas du jour au lendemain. Fant résout les problèmes ci-dessus depuis le premier jour de sa création. Nous sommes partis de la plus petite unité d'inférence et avons continué les itérations, formant progressivement notre propre système de développement et d'exploitation. Ce n'est qu'ainsi que nous pourrons développer des produits à haute efficacité et de haute qualité. . Des applications de grands modèles sont livrées aux clients.

Digital Times : Quel impact aura cette vague de grands modèles sur Fante Technology ?

Technologie Fant : Les grands modèles provoquent d'abord des tensions dans toutes les entreprises, y compris les fabricants d'IA comme Fant. Les capacités terrifiantes des grands modèles sont un coup dur en termes de dimensionnalité pour nos capacités cognitives et d'IA antérieures. Chaque entreprise doit se repositionner et se développer. Mais bientôt nos émotions se sont transformées en surprise. À l’heure actuelle, toutes les startups de l’IA sont presque sur la même ligne de départ, et cette fois nous pourrions surpasser tout le monde.

Nous avons porté une attention particulière au développement des grands modèles en interne depuis GPT3 en 2020. La popularité de ChatGPT en février de cette année nous a fait voir les opportunités de la piste des grands modèles. Nous avons également organisé des discussions internes sur l'AIGC et les grands modèles. tout le monde est unanimement optimiste quant au développement de grands modèles et estime également qu'utiliser le champ vertical comme percée pour entrer dans la piste des grands modèles est le meilleur choix à l'heure actuelle, et ils ont rapidement commencé les travaux de recherche et développement. Nous avons ajusté la structure organisationnelle de R&D, créé un grand groupe de recherche sur les modèles dirigé par le scientifique en chef, ajusté l'orientation de la R&D et nous sommes concentrés sur le renforcement des capacités de R&D des grands modèles dans les domaines verticaux et l'intégration des capacités des grands modèles dans chaque gamme de produits. On peut dire que les grands modèles ont changé la façon dont les entreprises d’IA fonctionnent elles-mêmes, modifié les idées de production et de conception des algorithmes et des applications et élargi les capacités de mise en œuvre de l’IA.

Dans la démarche de servir nos clients, notre positionnement a également beaucoup changé. Avant l'avènement des grands modèles, nous devons collecter des données sur site en fonction des besoins des utilisateurs, former des algorithmes, mettre en œuvre la mise en œuvre de l'ingénierie et connecter les systèmes des utilisateurs. Du point de vue du fabricant, nous devons fournir un ensemble complet de solutions. S’il peut être reproduit à grande échelle, le rapport entrées-sorties n’est pas élevé. Avec le grand modèle, notre rôle devient celui d'un fournisseur de services MaaS. Après avoir sélectionné le grand modèle le plus approprié pour l'algorithme sous-jacent, nous offrons aux utilisateurs la possibilité de personnaliser leurs propres algorithmes, afin que Fant puisse se concentrer davantage sur le niveau technique. depuis l'entreprise jusqu'au niveau inférieur, il faut se concentrer. Les clients peuvent utiliser de grands modèles pour innover continuellement leurs modèles commerciaux et tirer parti de leur connaissance du secteur. Pour donner un exemple simple, s’il y a une autre bataille autour des vélos partagés, peu nous importe qu’Ofo ou Mobike gagnent. Nous sommes uniquement responsables de la qualité des vélos et de leur vente.

Digital Times : Quels sont les projets actuels de Fant Technology ? Que fais-tu?

Fante Technology : Lu Qi a mentionné dans son discours il y a quelque temps que l'ère actuelle de l'humanité est le début du système de deuxième génération, c'est-à-dire qu'elle vient tout juste de commencer à achever l'étape de transformation de l'information en modèle. La plateforme est dédiée à cette autonomisation efficace en une étape. Dans le futur système de troisième génération, la société humaine ne sera pas seulement un modèle d'information, mais sera transformée en un modèle d'information-action. L'informatique spatiale, la combinaison virtuelle et réelle, et le Web3 sont toutes des tendances inévitables dans le futur, et cette partie. est exactement conforme à Fant. La future configuration correspond parfaitement, c'est-à-dire qu'elle utilise les capacités de la RA sur la base de la plate-forme MaaS pour réaliser la connexion entre le modèle et les capacités d'action.

Du point de vue des objectifs à court terme, Fante se concentre davantage sur deux choses. L'une est la construction de capacités MaaS et l'autre utilise les capacités AR dont nous disposons déjà pour terminer le dernier kilomètre de mise en œuvre sur scène. En termes de capacités MaaS, Fante a réalisé des pré-recherches techniques sur les grands modèles linguistiques, les grands modèles visuels et les grands modèles multimodaux, et maîtrise les capacités de personnalisation complète des processus de formation, de réglage et d'inférence. Et elle a appliqué la technologie des grands modèles dans le processus de développement de produits, achevé l'intégration et la mise à niveau des capacités des grands modèles pour des produits tels que les plates-formes de développement rapide d'IA, et lancera des produits associés dans un avenir proche. Au cours du processus de pré-recherche technique, nous avons également découvert les lacunes et les défauts du grand modèle général dans les domaines de subdivision verticale. Ensuite, nous optimiserons et itérerons le grand modèle pour résoudre ces problèmes afin de rendre le grand modèle plus polyvalent et plus facile à utiliser. utilisation dans des domaines verticaux. Il y aura davantage d'applications basées sur de grands modèles dans les domaines de la finance, de la gouvernance, de l'urgence et du tourisme culturel.

En même temps, nous avons également une prédiction : comme mentionné ci-dessus, après l'arrivée des grands modèles, toutes les scènes seront remodelées dans le cadre de la nouvelle révolution de la productivité, c'est-à-dire que toutes les règles du passé seront brisées. Utiliser la technologie pour occuper rapidement la scène ? Les hauteurs dominantes deviendront la clé de l'avancement de la commercialisation. La RA est une direction sur laquelle nous sommes optimistes et sur laquelle nous insistons. Tout d'abord, l'évolution des divers produits de la 2D à la 3D est conforme aux besoins de la nature humaine. Lorsque l'informatisation, la numérisation, la RPA et d'autres moyens technologiques libéreront les mains des gens, les grands modèles libéreront progressivement les cerveaux des gens. Les humains chercheront alors très probablement à entrer dans le métavers pour découvrir des mondes plus parallèles et profiter de choses différentes.

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Cet article provient du compte public WeChat « Digital 36kr » (ID : digital36kr), auteur : Yang Jun, 36kr est publié avec autorisation.

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