“请帮我整理一份今天周会的会议纪要，再以此为基础写一篇一千字的发言稿。”任务刚一下达，一份整洁的会议纪要和一篇逻辑清晰、语句流畅的稿件，立刻出现在屏幕上。这是人工智能公司百融云创的员工，利用大模型办公的日常。

　　2024年政府工作报告中，“人工智能+”作为新的发展战略被正式提出。而在人工智能技术领域，大模型正以主角的姿态站在了历史舞台中央，引发了产业界“大炼模型”的狂潮。

　　过去两年间，大模型市场处在造锤子的阶段，当历史的时针指向了2024年，市场考验的则是钉钉子的能力。经过了市场的狂热，平复躁动的心情后，我们如何更理性和科学地认识大模型的本质？市场进入应用元年，从“大炼模型”到“大用模型”还要克服哪些挑战？

　　三大视角透视大模型的本质

　　●大模型即信息压缩器

　　大模型的本质是一个信息的无损压缩器，目前最好的大模型产品可以实现30倍以上的信息压缩比，这是一个非常惊人的数字。依靠强大的压缩能力，大模型几乎把所有互联网上的人类知识都压缩到了一个模型之中，让其变得无所不知。

　　而且这种压缩功能不是简单的信息抽象化和符号化，大模型能从海量信息里发掘潜在规律。这使得大模型拥有了类似人类思考的能力，即使面对不曾见过的情景，或者没有见过的问题，也能“举一反三”进行作答。

　　●大模型即操作系统

　　每个时代都有自己的操作系统，比如PC时代的Windows、移动互联时代的iOS和Android，人工智能时代也不例外。大模型将成为人工智能时代的底层操作系统，所有的芯片架构、算法开发等都将围绕大模型而实现重构。

　　●大模型即编程语言

　　同时，大模型还是一种新的编程语言。

　　有了计算机就有了编程语言。从历史来看，编程语言一直处于进化之中，从最初的二进制，到汇编语言，再到高级语言。编程语言的进化史，就是编程门槛逐步降低的进程。英伟达CEO黄仁勋认为生成式AI的发展大幅降低了学习编程的重要性，“编程语言可以普及成为人类的语言，现在世界上每个人都是程序员。这就是人工智能的奇迹”。

　　大模型提示词输入、模型处理和输出结果的作业模式，完全符合编程的基本流程。现在，一些科技企业开始将一部分代码交给大模型去“写”了。

　　这三大技术要素共同奠定了大模型的革命性和时代性，使得其成为市场的“宠儿”。当前，光是在国内就大约有200多家企业投身于大模型的研发，掀起“大炼模型”的浪潮，一些步伐矫健的企业站在了潮头。

　　大模型技术浪潮激荡

　　作为人工智能代表性企业，百融云创持续推进模型应用一体化的协同战略布局，基于深度学习Transformer框架，结合NLP（自然语言处理）、智能语音等技术，打造了大模型“全家桶”。包括适用于垂直行业场景的BR-LLM、对话大模型VoiceGPT，适用于自动编程的BR-Coder，适用于建模的ORCAGPT以及大模型的应用一站式开发平台——赛博坦。

　　大模型“全家桶”是在时间的淬炼中厚积薄发的，它的背后有两股力量，一个是长期主义的推力，一个是产业需求的拉力，两股力量相互交织，推动大模型产品日益丰满。

　　百融云创将场景需求、战略投入、技术创新和组织建设四个环节融为一体，互为促进，全面推动大模型的生产力化和生产工具化。比如，公司研发部门的同事利用BR-Coder将开发岗位中的自动生成代码渗透率提升至10%，利用ORCA-GPT协助数据分析岗位将建模时间缩短30%。

　　还有一些同事利用大模型打造自己的专属“助理”，实现人机协同办公。在赛博坦平台上完成角色个性、知识经验、能力范围等基础设定，打造出一个专属Bot，这一Bot可以是企业的数字员工、数字助理，也可以是行业专家，通过Bot协助完成重复枯燥的工作，员工可以将更多精力专注于更有价值的创新工作上。赛博坦平台得到了公司人力、行政、运维、客服等多个部门的积极应用，使得工作效率大大提升。

　　同时，百融云创还大力推动多模态大模型的发展。比如基于语音的对话大模型VoiceGPT，可以实现低于500毫秒级的响应，在多轮次对话中对于客户的语音识别准确率能达到99%以上，在意识、感情和情绪的表达上，几乎与真人无异；基于动画影像的数字人产品，能支持多国语言，胜任多区域的线上营销、线下接待等工作。

　　不仅仅是应用层面的探索，在破解大模型底层技术困境上，百融云创也主动出击，准确性和幻觉问题是行业共性的底层挑战。在解决大模型幻觉问题上，百融云创采用了生成式增强检索增强生成（RAG）技术方案，并对Q A场景专门做了模型能力的强化。这些工作不仅提高了大模型的准确性和可靠性，还使其能够更好地理解上下文，并将检索到的知识融入到生成过程中，从而产生更加贴合实际需求的答案。在第三方测评机构的测评中，产业大模型BR-LLM的准确性和精准性，取得了行业领先的成绩，多项指标优于ChatGPT3.5。

　　大模型走向产业要跨过多少高山

　　当深入到具体的场景中，单有技术突破还不够，还需要综合化的工程能力，这背后涉及到垂直产业的行业特性、市场规模、用户习惯等问题。

　　百融云创不断积累行业知识，通过实践优化模型，充分发挥技术与知识双轮驱动优势，形成飞轮效应。比如语料这种知识要素，百融云创通过在特有场景中的闭环反馈，不断优化模型，产生专属领域的语料，这些专属语料反过来训练模型，这样下一代的模型进行交互时会更精准有效。

　　举例来说，比如车险评估场景中，有的用户报车号时会把J读成勾，0读成圈，可能很多时候人都会听错，但是百融云创的VoiceGPT却能够准确识别。在营销的场景下，有的电销人员产品转化率第一，有的排在倒数第一。百融云创将第一名的语料进行分析和生成，将新生成的内容给到此前排名倒数第一的人员，其转化率瞬间得到大幅提升。这都得益于海量专属领域知识的训练，模型的持续迭代升级。

　　同时，大模型价值和作用的发挥，并非是孤立的。

　　比如资产运营这个场景，面对具体的复杂环节，如果企业只是接入一个大模型基本上很难发挥作用。在具体作业环境中，百融云创首先要对海量的用户进行精准分析，根据特性进行分层分类。进而构建营销响应模型，判断哪些用户响应程度高，哪些压根就不会有响应。同时，根据企业自身拥有的各类资源制定策略，确定哪些用户是需要活动触达，哪些用户是需要电话触达，针对不同的用户要搭配怎样的话术等。然后再接入大模型与客户进行多模态的交互，比如通过AIGC生成文案、图片和视频进行产品营销，通过智能语音与客户进行交互，促成交易的达成。最后，根据不同渠道用户的反馈结果进行复盘和反馈，进而优化整个流程的每一个环节。

　　当前，百融云创大模型已经在产业实现“落地生根”，在海量的场景中拔节生长。以某城商行客户营销场景为例，该城商行有几十万名休眠白户，百融云创首先通过数智化的手段，对用户进行洞察和分群，从而制定不同的策略去触达用户，再利用大模型与用户进行交互，最终搭配人工实现营销转化。最终，在百融云创的助力下，大量的休眠户得到了激活，每月贡献了上亿元AUM。

　　大模型正在成为重塑生产生活、引领时代变革的重要力量。大模型的浪潮已来，然而光有浪潮还不够，大模型还得越过“高山”，深入产业，真正用起来，与千行百业的融合发展。正如恩格斯所说:“社会一旦有技术上的需要,这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进。”

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