10亿，中山投控板富母基金成立
06-18
大模型掀起国内科技热潮后，大家都想知道行业接下来会如何发展。
对此，恐怕没人比百度李彦宏更有资格做出判断。
百度3月份发布文心一言，成为全球各大科技公司中第一个登上大模牌桌的玩家。
更重要的是，百度也是国内各大科技公司中最早投资AI、坚持时间最长的一家。
自2016年李彦宏宣布成立深度学习实验室以来，百度在AI领域的投入已超过10年，不仅见证了AI技术的发展迭代，也见证了这项技术从实验室走向实验室的过程。
现实生活一步一步来。
如今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？ 当然，这些问题都可以在《闻心一言》中找到答案。
但我更想知道李彦宏是怎么想的——作为一个坚信人工智能的技术人员，一个领导公司All in AI的企业家，一个用几十万字宣扬人工智能的布道者。
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，距离这次演讲还有两周时间。
我把李彦宏今年关于大型模型和生成式人工智能的演讲全部整理了一遍，从几万字的演讲稿中挑选了33条实用信息，也算是先做足了功课。
希望通过他的思考，进一步揭示AI原生应用的本质，为走在大规模创业创新道路上的同仁提供启发。
以下为文字摘录，欣赏：大型模型如何重新定义人工智能 1、人工智能的发展正从判别式走向生成式。
什么是歧视？搜索引擎是一个典型的鉴别器。
什么是生成式表达？用AI创作文学、写报告、画海报等，这些都是生成性的。
2.过去，人工智能会教机器我们想要它学习的任何技能。
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。
3、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。
4、人工智能时代的到来，使IT技术栈从三层变成了四层：底层仍然是芯片层，但主芯片不再是CPU，而是新一代并行大规模由GPU表示的浮点数。
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Chat GPT、文信一切都属于模型层；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。
5.模型本身并不直接产生价值。
基于基础大模型开发的AI原生应用，才是模型存在的意义。
6、我们不在乎名单，我们只需要一步步往前走，构建基础模型能力，并支持在这个基础模型上开发的AI原生应用。
在模型之上开发的应用程序功能越强大，使用的人就越多，生产力和工作效率的提高就越大。
这是基本大模型真正强大的表达。
7、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。
8. 开源模型在开发过程中不一定会变得更好。
如果反馈环路不理想，就不利于基础模型的改进和升级。
走弯路的成本就很高，很难建立持久的商业模式。
滚动大模型没有意义，应用机会更大。
9. 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。
10、最大的模型是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。
11、过去云计算主要卖的是算力、速度、存储。
如今，客户购买云服务时，依赖的是框架和模型的质量，而不仅仅是计算能力。
12、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。
13、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。
14、基于大模型产生足够多的AI原生应用，才能拥有健康的生态环境，这是技术发展的一大趋势。
15、对于创业者来说，卷起大模型没有意义，应用机会更大。
16、大模型时代已经到来，每一个产品都值得重做。
但谁又真的把这一切重来一遍呢？百度希望成为第一家重做所有产品的公司，不是通过整合它们，不是通过连接它们，而是通过重做和重组它们。
AI原生应用的交互不能超过两级菜单。
17. 人工智能原生应用程序不仅仅是PC时代软件或移动时代应用程序的简单复制，而是“人工智能”原生应用程序，没有人工智能就不会存在。
18. 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，每个应用程序的菜单交互不超过两级。
19、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。
20、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。
21. 明显的AI原生应用并不意味着它是最好的AI原生应用。
我觉得直到今天，最好的AI原生应用还没有出现，就是类似移动互联网时代的抖音、微信、Uber这样的Mobile Native应用。
我们无法想象没有手机他们的存在，但他们确实有很大的社会影响力。
22、我们4万百度人都不是AI时代的土生土长的人。
虽然大多数人都经历过PC时代和移动时代，但从某种意义上来说，思维方式仍然是固化的。
未来，我们必须有意识地培养AI原生应用的思维方式和理念，用新的理念重构当下的每一个产品和业务。
23、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。
24、改变思维方式是痛苦的，我们会经历各种挫折和痛苦。
这就需要我们用毅力克服惯性，用发现和探索的视角来看待这个新世界。
25、我要求公司所有产品进行重组、重做，这意味着放弃过去对台式机、PC等浏览器的依赖，而对移动APP的依赖。
我们需要重新构想哪些应用程序可以具有理解、生成、逻辑、推理和记忆的能力。
自然语言人机交互将带来“即时词革命” 26、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，通过写提示词来激发大型模型的潜力将是一件非常有趣的事情，我也认为这也是最有可能出现新工作机会的地方。
27、我曾大胆预测，10年内，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。
28、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。
29、人类需要学习与机器打交道的能力。
无论说出什么提示词，机器都会匹配结果。
这些结果就是生产力。
30、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。
31、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。
32、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。
这意味着未来的薪资水平将取决于提示词写得如何。
33、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。
想了解更多关于大型模型和生成人工智能的信息吗？立即报名参加10月17日在北京首钢园区举办的“百度世界”。
本次会议目前面向公众开放报名。
在大会官方网站（大会官网）提交您的申请，您将有机会亲临现场，体验这一前沿科技盛会。
除了线下参与之外，还可以在线预约直播。
无论线上还是线下，出席活动的嘉宾都有机会获得精美纪念品。
数量有限，先到先得。
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