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06-18
大车型时代已经到来，未来最大的行业机会在哪里？人工智能原生应用程序是什么样的？基本模型和杀手级应用如何共存？垂直模型和基本模型是否相互竞争？ 百度官方消息称，李彦宏将于10月17日在百度世界大会上发表长达一小时的主题演讲，“一步步教你如何做AI原生应用”。
现在，距离这次演讲还有10天的时间。
笔者整理了李彦宏今年关于大型模型和生成式人工智能的演讲全部内容，并从数万字的演讲稿中精选了18条实用信息。
这是打开生成式AI创业大门的钥匙，也是“创业军规”。
李彦宏的思考进一步揭示了AI原生应用的本质，为同行大规模创业创新之路提供了启示。
以下为文字摘录，欣赏：大模型重塑AI行业1.过去，人工智能教机器我们想让它们学什么技能。
受过教的人可能会，没有受过教的人可能不会。
“智能出现”出现在大型模型中后，它可以学习以前没有教过的技能。
这就是为什么有人说我们现在正朝着通用人工智能（AGI）的方向前进。
2、大模型如何重新定义人工智能？主要体现在人机交互方式的变化。
在过去的几十年里，人机交互经历了三个转变，从命令行到图形用户界面（GUI），再到人工智能时代，我们可以使用自然语言与计算机进行交互。
也就是说，未来的应用将通过自然语言提示词来实现，调动AI原生应用。
3、人工智能时代的到来，使IT技术栈从三层变成了四层：最底层仍然是芯片层，但主芯片不再是CPU，而是以GPU为代表的新一代适用于并行大规模浮点计算芯片；上层称为框架层，即深度学习框架。
百度的PaddlePaddle、Meta的PyTorch、Google的TensorFlow都在这一层；上面一层是模型层，比如ChatGPT、文信易语言等都属于模型层；最上面是应用层。
未来AI时代的原生应用将基于大模型进行开发。
4、垂直模型不是基本模型的竞争对手，而应该建立在强大的基本模型之上。
如果没有足够强大的基础模型支撑，垂直模型就很难持续完善和发展。
然而，只有少数公司会比基本模型更高。
滚动大模型没有意义，应用机会更大。
5、生成大模型的出现将带来哪些创业和投资机会？我认为至少有三个机会：第一是新的云计算，第二是行业模式的微调，第三是应用的开发。
6、大模型是Game Changer，它将彻底改变云计算的游戏规则。
未来，云计算公司的主要商业模式将成为MaaS，即模型即服务。
未来的应用程序将建立在大型模型上，而不是建立在云计算的计算能力或存储上。
7、大模型时代，最大的机会不在于基础服务，也不在于行业服务，而在于应用。
就像移动互联网时代，最大的商机不是iOS、Android这样的操作系统，而是微信、抖音、淘宝等应用程序。
美国有数十种基础大型模型，与中国同等规模。
然而，除了基础的大型车型之外，美国已经有上千个“AI原生应用”，而中国市场却没有。
这是最大的区别。
8、只有在大模型的基础上产生足够多的AI原生应用，才能拥有健康的生态环境，这是一个重大的技术发展趋势。
对于创业者来说，滚动大模型没有意义，滚动的应用机会更大。
9. 什么是AI原生应用？我认为至少满足三个条件：第一，能够与自然语言交互，这是最根本的改变；第二，能够充分利用理解、生成、推理、记忆等，这是过去所没有的技术能力；第三，每个应用程序的交互不超过两级菜单。
10、每个AI原生应用的交互不能超过两级菜单。
如果菜单有两级以上，人们就记不住这个功能在哪里。
很多工程师辛苦开发的功能都隐藏在三级甚至四级菜单中，没有人使用。
PPT和Excel也是同样的道理。
或许80%的功能大部分人都没用过，因为使用门槛太高，不知道在哪里。
11、只要你思维活跃，表达清晰，机器就能为你完成工作。
这就是AI的原生应用。
12、未来，我们要有意识地培育AI原生应用的思维和理念，用新的理念重构当下的每一个产品和业务。
随着生成式AI的出现，我们发现很多时候我们只需要输入一两个关键词，点击鼠标就可以解决问题。
不再像过去那样需要用很长的段落来描述需求才能得到想要的内容。
这也让我们意识到，有多少工程师辛辛苦苦开发出来的功能，隐藏在层层菜单之下永远不会被人注意到，有多少辛苦付出的灵感得不到反馈，但现在，他们或许可以通过一些简单的Cue词被触发，所以我们应该有勇气改变我们的思维方式。
自然语言人机交互将带来“即时词革命” 13、所谓“AI Native”最明显的特征就是“即时工程”。
这个行业过去并不存在，我们也不认为与计算机交互需要如此多的关注。
但未来，通过写好提示词来激发大模型的潜力，将是一件非常有趣的事情。
我也认为这是最有可能出现新的就业机会的地方。
未来的薪资水平将取决于提示词写得如何。
14.我大胆预测，10年后，世界上50%的工作岗位将与“提示词项目”有关。
就像教育的运作方式一样，提出问题往往比解决问题更重要。
未来我们将需要越来越多的敏捷文字工程师。
15. 如今，百度有几万名懂C++、Python的工程师，但当AI原生应用全面实现时，可能会要求大家写提示，写完后就看运行结果了。
16、大模型本身的能力在哪里？用得好不好，完全取决于提示词。
如果提示词写得好，可能会涌现出更多的智慧，反馈的结果也会更有价值；如果提示语不好，得出的就会是严重的废话或错误的结论。
17、未来的应用将通过自然语言提示词调动原生AI应用来实现。
写提示词是有技术性的，需要学习。
如何写好提示词，既是技术，又是艺术，甚至更多的是艺术的元素。
18、不同的大模型，如文信大模型、聊天GPT，其提示词也有明显差异。
毕竟，这些模型是通过独立的底层进行训练的。
如果把他们比作一个人，他们的“性情气质”肯定是不一样的。
在与他们互动的过程中，我们也需要不断探索，逐渐了解如何写提示词，才能达到更好的效果。
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