新范式：AIGC推動(dòng)的數據要素產(chǎn)業(yè)價(jià)值促進(jìn)創(chuàng )新

大模型的發(fā)展與數據要素的價(jià)值創(chuàng )造互為因果，LLM正推動(dòng)著(zhù)數據要素以“激發(fā)AGI”的全新范式創(chuàng )造價(jià)值。

引言

大模型的發(fā)展與數據要素的價(jià)值創(chuàng )造互為因果，LLM正推動(dòng)著(zhù)數據要素以“激發(fā)AGI”的全新范式創(chuàng )造價(jià)值。如何有效地整合規?；?、高質(zhì)量的數據以用于大型模型的訓練，不僅是推進(jìn)大模型發(fā)展的窗口，也將成為進(jìn)一步發(fā)掘數據要素潛在價(jià)值的關(guān)鍵動(dòng)力。遵循技術(shù)發(fā)展的規律和市場(chǎng)的原則，將有助于各企業(yè)篩選并確定發(fā)展通用大模型與行業(yè)特定大模型的獨特路徑。

01從人工智能發(fā)展歷程，看數據要素價(jià)值創(chuàng )造

自2022年末至2024年初，GPT以其卓越的表現引起了廣泛關(guān)注。隨著(zhù)Sora的誕生，短時(shí)間內智能的極限被不斷突破。我們目睹了數據價(jià)值的極大增強：大型模型通過(guò)吸收海量數據，掌握了人類(lèi)的語(yǔ)言模式、邏輯推理，在諸如文本創(chuàng )作、多語(yǔ)種翻譯、情緒識別、復雜問(wèn)題解構與執行等眾多領(lǐng)域取得了翻天覆地的成就，甚至能夠在視頻制作中模擬物理動(dòng)作，因此，被譽(yù)為“世界模擬器”。數據不單是構建這些復雜模型的根基，更是推進(jìn)它們持續進(jìn)化的源泉。

在美國20世紀70年代的一場(chǎng)語(yǔ)音識別競賽中，展現了兩種截然不同的設計：一種是借助于人類(lèi)豐富的知識，深入挖掘對人類(lèi)語(yǔ)言的理解，通過(guò)手工編寫(xiě)的規則來(lái)描述語(yǔ)音與語(yǔ)言的結構，例如將音節組合成單詞，或根據上下文確定單詞的發(fā)音。另一種是依賴(lài)于海量的數據，采用統計從大量語(yǔ)音中提取特征，基于數據的新方法展現出其優(yōu)越性，特別是在處理龐大、復雜和多變的語(yǔ)音數據時(shí)，新方法能夠更好地適應不同的口音、方言和噪音環(huán)境。這場(chǎng)比賽的結果直接引發(fā)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)路徑的重大轉變，統計學(xué)與計算能力逐漸崛起為該領(lǐng)域的主導。

2004年，DARPA挑戰賽。第一年的比賽宛如一場(chǎng)慘烈的車(chē)禍現場(chǎng)，被人們戲稱(chēng)為“沙漠潰敗”。然而，僅僅一年半后，第二次賽事便再度啟動(dòng)，展現出兩種截然不同的技術(shù)路線(xiàn)：一種是依托于人類(lèi)豐富的經(jīng)驗和總結，例如預先探查沙漠路徑，為車(chē)輛設計特殊程序以突破路途中的障礙物；另一種則是依賴(lài)于龐大的數據，通過(guò)機器學(xué)習來(lái)學(xué)習道路特征進(jìn)行導航和脫障，同時(shí)加強對道路數據的實(shí)時(shí)采集，使無(wú)人車(chē)能夠“隨機應變”。這一次，依舊是依賴(lài)數據的第二條技術(shù)路線(xiàn)取得了勝利。從沙漠賽道到城市街道，從基本導航到復雜的交通規則遵守，這些挑戰賽成為無(wú)人駕駛技術(shù)發(fā)展的重要里程碑。

2016年，AlphaGo憑借數百萬(wàn)局人類(lèi)棋手的對局數據進(jìn)行訓練，掌握了高水平的棋局策略和模式。然而，第二個(gè)版本AlphaGo Zero卻完全依賴(lài)于自我對弈生成的數據進(jìn)行迭代訓練，從而獲得了超越人類(lèi)棋手的知識和經(jīng)驗，達到了前所未有的圍棋境界。這每一次不同類(lèi)型的比賽，都是算法從統計、機器學(xué)習發(fā)展到深度學(xué)習的過(guò)程，也是算力從單片機發(fā)展到GPU的過(guò)程，更是人類(lèi)經(jīng)驗逐步讓渡于海量數據的過(guò)程，同時(shí)也是人類(lèi)帶著(zhù)數據沖擊機器智能新上限的過(guò)程。

我們目睹了數據要素在各行各業(yè)中通過(guò)投入替代、價(jià)值倍增以及資源優(yōu)化三種方式創(chuàng )造價(jià)值，發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，我們可以看到算法從統計學(xué)習、機器學(xué)習逐步演化為深度學(xué)習，計算能力也從單片機發(fā)展至GPU，這一系列變革反映了人類(lèi)經(jīng)驗向海量數據的過(guò)渡，同時(shí)也是人類(lèi)攜帶數據挑戰機器智能極限的歷程。從依賴(lài)經(jīng)驗到主要從數據中挖掘規律，從專(zhuān)注于解決單一問(wèn)題到促進(jìn)AGI的發(fā)展，這些轉變不僅體現了數字要素的價(jià)值，更要求我們以全新視角重新評估其重要性。

在近日，蘿卜快跑引起了廣泛關(guān)注，其在一些城市的實(shí)踐雖顯示出些許遲鈍于道路路況的反應，但總體表現證明了其實(shí)施的可行性。隨之，將有越來(lái)越多的網(wǎng)約車(chē)司機面臨由無(wú)人駕駛技術(shù)所替代的局面，這仿佛重現了農業(yè)機械取代農民的傳統耕作，移動(dòng)支付淘汰傳統支付方式的歷史場(chǎng)景。

展望未來(lái)20年，車(chē)路網(wǎng)云的新時(shí)代將為近地空中飛行打開(kāi)無(wú)盡的發(fā)展空間與可能性。在未來(lái)的世界里，或許我們將見(jiàn)證如同電影中描繪的場(chǎng)景：地面行駛著(zhù)無(wú)人駕駛汽車(chē)，而低空則被各型飛行器占據。諸如空中出租車(chē)和無(wú)人配送等新型服務(wù)模式的涌現，預示著(zhù)未來(lái)城市交通將向三維空間延伸。

隨著(zhù)車(chē)路網(wǎng)云技術(shù)的不斷進(jìn)步，那些掌握著(zhù)最新一代城市交通技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)的國家，其發(fā)展效率必將提升至新的高度。技術(shù)的升級正推動(dòng)整個(gè)社會(huì )效率的持續提升，這一趨勢勢不可擋。同時(shí)，這也見(jiàn)證了數據要素通過(guò)投入替代、價(jià)值倍增和資源優(yōu)化等方式，發(fā)揮了巨大的作用。這也是中國在過(guò)去二十年里邁向數字化生活和生產(chǎn)方式的根本動(dòng)力。

02算力和數據是基礎設施層的關(guān)鍵，中國正加速挖掘數據價(jià)值

 圖：智算中心的基礎架構

在數字化的新時(shí)代，數據已化身為重要的生產(chǎn)資料，而算力則成為處理這些數據的強勁引擎。伴隨著(zhù)人工智能、大數據、云計算等前沿技術(shù)的飛速進(jìn)步，算力與數據的關(guān)鍵作用愈發(fā)顯著(zhù)，它們共同構筑了當代信息社會(huì )的基礎設施層。在這樣的大背景下，中國正致力于深化數據價(jià)值的挖掘，推動(dòng)經(jīng)濟與社會(huì )向數字化方向的全面轉型。

圖：中國通用算力規模與預測

算力、存儲、網(wǎng)絡(luò )構建智算中心作為基礎，智算中心的基于最新AI理論和領(lǐng)先的AI計算架構，算力技術(shù)與算法模型是其中的核心關(guān)鍵，算力技術(shù)以AI芯片、AI服務(wù)器、AI集群為載體，而當前算法模型的發(fā)展趨勢以AI大模型為代表。

智能算力規模正在快速增長(cháng)，復雜的模型和大規模的訓練需要大規模的高算力支持，這不僅需要消耗大量計算資源，而且對算力的速度、精度、性能也提出更高要求。

AI生態(tài)加速收斂，大模型技術(shù)逐步收斂，生態(tài)走向聚合，模型更收斂、框架更歸一。為了開(kāi)發(fā)更高性能的 AI大模型需要更強的算力平臺，算力底座技術(shù)門(mén)檻將提高，未來(lái)訓練核心依賴(lài)集群系統能力。

圖：算力底座技術(shù)門(mén)檻提高

算力，作為數據處理的核心能力，其發(fā)展水平直接關(guān)系到一個(gè)國家的科技創(chuàng )新能力和產(chǎn)業(yè)競爭力。中國在算力建設方面投入巨大，不僅在超級計算機領(lǐng)域取得了顯著(zhù)成就，連續多年位居全球超算TOP500的數量首位，而且在云計算、邊緣計算等領(lǐng)域也展現出強勁的發(fā)展勢頭。通過(guò)構建高性能的算力平臺，中國為各行各業(yè)提供了強大的數據處理能力，支撐起復雜的數據分析和模型訓練需求。

數據的價(jià)值在于其能夠被有效利用，政府高度重視數據資源的整合與開(kāi)放，推動(dòng)公共數據資源的開(kāi)發(fā)利用，鼓勵企業(yè)間的數據共享與合作。通過(guò)建立數據交易市場(chǎng)、完善數據治理體系，國內逐步釋放數據的潛在價(jià)值，促進(jìn)數據資產(chǎn)化、服務(wù)化。同時(shí)，也在積極探索數據隱私保護和安全使用的法律法規，確保數據價(jià)值的挖掘在合法合規的框架內進(jìn)行。

在應用層面，中國將算力和數據的優(yōu)勢轉化為實(shí)際的生產(chǎn)力。無(wú)論是在智能制造、智慧城市建設，還是在金融科技、醫療健康等領(lǐng)域，數據驅動(dòng)的決策和智能化的服務(wù)逐漸成為常態(tài)。例如，通過(guò)大數據分析，金融機構能夠更準確地評估風(fēng)險，提供個(gè)性化的金融產(chǎn)品；而智能制造則通過(guò)實(shí)時(shí)數據監控和分析，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

未來(lái)，隨著(zhù)5G網(wǎng)絡(luò )的普及和IOT技術(shù)的發(fā)展，數據的產(chǎn)生和應用將更加廣泛。中國將繼續加大對算力和數據基礎設施的投入，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng )新和產(chǎn)業(yè)升級，構建更加完善的數據生態(tài)系統?？傊?，算力和數據是現代社會(huì )不可或缺的基礎設施，加速挖掘數據價(jià)值，它們是推動(dòng)經(jīng)濟增長(cháng)和社會(huì )進(jìn)步的關(guān)鍵資源。

03AGI的發(fā)展遵循擴展定律

AGI‌的發(fā)展不僅體現在技術(shù)的進(jìn)步上，‌還涉及到算力的持續提升和模型規模的演進(jìn)升級。‌隨著(zhù)AI變得越來(lái)越流行和易于獲取，‌研究想法的增長(cháng)無(wú)疑加速了技術(shù)的發(fā)展。尤其是在算力層面，即便面對著(zhù)摩爾定律的放緩趨勢，片內互聯(lián)技術(shù)的突破仍為單個(gè)芯片設計的規模拓展與能效提升開(kāi)辟了新的工程成就之路。‌這些技術(shù)進(jìn)步為AGI的發(fā)展提供了強大的基礎。

擴展定律，作為人工智能產(chǎn)業(yè)內部破解困局的共識：通過(guò)運用更龐大的模型架構，配備更強大的計算能力，從更廣泛的數據集中挖掘更深層次的隱含知識與普遍適用的能力。從GPT 1演進(jìn)至GPT 3的過(guò)程中不斷探索實(shí)驗，當參數規模增加至百倍之多，訓練數據集增至五十倍之際，GPT 3.5展現了能力的“涌現”：全球逾億用戶(hù)蜂擁而至，驗證了該模型能夠以近乎類(lèi)人的方式理解上下文和進(jìn)行對話(huà)交流；同時(shí)，此模型還展現出了更高級的泛化能力和思維鏈能力，能夠對于未知情境做出合理的推斷，并將復雜問(wèn)題分解為簡(jiǎn)易任務(wù)，逐步解決。由此塑造出的AGI（人工通用智能）初步形態(tài)：一個(gè)基礎且通用的大型模型能夠進(jìn)行內容創(chuàng )作，能夠革新程序編碼、文檔編輯等多樣化工具軟件的使用體驗，能夠“轉生為”機器人，借助具身智能加快機器人研發(fā)的步伐，并且改變了科學(xué)研究的傳統范式，促成了生物醫學(xué)、材料科學(xué)、工業(yè)仿真等多個(gè)領(lǐng)域的新突破。 

中國的LLM型路線(xiàn)見(jiàn)證著(zhù)數據要素的作用，比如阿里巴巴通義千問(wèn)，自2023年8月以來(lái)，其連續發(fā)布了7B、14B、72B及200B參數版本，隨著(zhù)參數規模的壯大，模型的能力亦顯著(zhù)提高。AI研究了幾十年，唯一有效的東西便是scaling law（尺度定律），就是不斷放大數據、算力和算法這幾樣生產(chǎn)要素。

 AGI正逐漸成為推動(dòng)社會(huì )進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)革新的關(guān)鍵力量，技術(shù)不斷進(jìn)步，從最初的專(zhuān)家系統到機器學(xué)習，再到深度學(xué)習的興起，AI技術(shù)已經(jīng)取得了顯著(zhù)的成就。隨著(zhù)計算能力的增強、大數據的積累和算法的創(chuàng )新，AGI成為了科技發(fā)展的下一個(gè)里程碑。AGI的發(fā)展背景是復雜多元的，涉及技術(shù)進(jìn)步的內在邏輯、經(jīng)濟社會(huì )的外在需求、倫理法律的約束條件以及國際競爭合作的大環(huán)境。未來(lái)，AGI的發(fā)展將在這些因素的共同作用下不斷推進(jìn)，同時(shí)也需要全社會(huì )的智慧和努力來(lái)確保其健康、有序和有益的發(fā)展。

此外，AI規模法則的提出預示著(zhù)計算資源的可持續增長(cháng)與成本的持續降低，從而為AGI的發(fā)展奠定了物理上的可能性。OpenAI首席執行官山姆·奧特曼所提出的AI時(shí)代摩爾定律——宇宙中的智能數量每18個(gè)月翻一番，進(jìn)一步凸顯了AI技術(shù)發(fā)展的速率與規模。

在模型方面，隨著(zhù)算力的不斷強化，基于大模型的AGI智能能力已遠超傳統適用于特定場(chǎng)合的中小型AI模型。一旦完備的通用AI得以實(shí)現，其將在A(yíng)I+各種場(chǎng)景下展現廣泛的應用潛力，同時(shí)算法的逐步確立也為AI技術(shù)的持續優(yōu)化開(kāi)辟了新的可能性。這種相互作用的關(guān)系促進(jìn)了AGI技術(shù)的不斷前進(jìn)與發(fā)展。AGI的進(jìn)步無(wú)疑遵循著(zhù)擴展的原則，通過(guò)算力的系統提升與模型規模的逐步升級，推動(dòng)著(zhù)AGI技術(shù)的迅猛前行。

04 AGI領(lǐng)域應用層創(chuàng )新發(fā)展

OpenAI的聯(lián)合創(chuàng )始人伊爾亞·蘇茨克維，在一次深入的訪(fǎng)談中，曾以一句精辟而抽象的話(huà)語(yǔ)概括了人工智能模型的本質(zhì)：“The models just want to learn！”此言并非賦予了模型以生命般的學(xué)習欲望，而是揭示了模型被設計的初衷——從浩如瀚海的數據中自動(dòng)汲取隱含的規則與經(jīng)驗，借助算法的巧思與算力的增強，不斷優(yōu)化學(xué)習的效率，拓寬學(xué)習的邊界。

AGI市場(chǎng)，猶如一座宏偉的大廈，其結構復雜而有序，主要分為基礎設施層、模型層、中間層以及應用層。大模型在應用層的探索與創(chuàng )新，如同點(diǎn)亮了這座大廈的璀璨燈塔，為AI領(lǐng)域帶來(lái)了前所未見(jiàn)的機遇。隨著(zhù)計算能力的飛躍提升，數據量的激增，以及算法的持續優(yōu)化，大模型已悄然嶄露頭角，在自然語(yǔ)言處理（NLP）、計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別等多個(gè)領(lǐng)域展現出了強大的能力。這些顯著(zhù)的進(jìn)步，使得大模型在追尋人工通用智能（AGI）的道路上，愈發(fā)展現出全球領(lǐng)先的潛力。

AGI，這片神奇的土地，以其無(wú)限的可能性與挑戰，吸引著(zhù)無(wú)數探索者。它要求模型不僅能在某一領(lǐng)域內專(zhuān)精，更要具備跨領(lǐng)域的知識表示與推理能力，如同一位博學(xué)多才的智者，能自如地穿梭于不同的領(lǐng)域，應對各種挑戰。同時(shí)，AGI還需具備自適應學(xué)習的能力，猶如生命體一般，能根據不同的任務(wù)與環(huán)境，靈活地調整學(xué)習的策略與參數。

然而，真正的智能不僅僅是邏輯的推理與知識的積累，更是情感的理解與社交的互動(dòng)。因此，大模型在追求AGI的道路上，還需賦予其情感與社交智能，使其能夠更加深刻地理解人類(lèi)的情感，適應人類(lèi)社會(huì )的需求。

在智能的征途上，倫理與道德的指引不可或缺。大模型在實(shí)現AGI的旅途中，必須植入倫理與道德的判斷能力，確保其在決策的每一步都能遵循人類(lèi)的價(jià)值觀(guān)與道德規范，成為維護人類(lèi)福祉的守護者。人機協(xié)作與交互，是AGI融入人類(lèi)社會(huì )的重要橋梁。大模型應具備與人類(lèi)協(xié)作與交互的能力，能在人類(lèi)的生產(chǎn)、生活中提供智能化的服務(wù)與支持，成為人類(lèi)智慧的延伸，生活的益友。

因此，大模型在應用層的探索與創(chuàng )新，為AGI的實(shí)現注入了蓬勃的生機。通過(guò)算法的不斷優(yōu)化、應用領(lǐng)域的持續拓展、智能水平的日益提升，大模型正穩步邁向AGI的高峰，為社會(huì )帶來(lái)更為廣泛、更為深入的智能化服務(wù)，開(kāi)啟一個(gè)嶄新的智能時(shí)代。

 圖：AGI市場(chǎng)的四層結構示意圖

應用行業(yè)現狀

· 營(yíng)銷(xiāo)和零售：‌AGI應用顛覆營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，‌推動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)效率提升和體驗優(yōu)化。‌

· 金融：‌金融行業(yè)整體處于A(yíng)GI應用探索期，‌逐漸向產(chǎn)品測試期邁進(jìn)。‌

· 企業(yè)應用：‌AGI應用覆蓋企業(yè)全流程，‌注重效率、‌知識管理和流程優(yōu)化。‌

· 教育：‌集中在應用探索和產(chǎn)品測試階段，‌學(xué)生側應用速度快、‌探索程度深。

05通用大模型與行業(yè)大模型并駕齊驅?zhuān)∧Ｐ褪袌?chǎng)需求更大

在大模型的演進(jìn)之路上，每一次通用大模型的力量提升，皆如潮水般席卷，對散落的應用與解決方案形成無(wú)可匹敵之勢；大模型所蘊含的通用智能之價(jià)值，勢必超越那些零散場(chǎng)景應用的總和。然而，在A(yíng)I的廣袤天地中，通用大模型與行業(yè)大模型各承其妙，各有千秋。通用大模型，猶如璀璨星辰，于眾多領(lǐng)域與任務(wù)中展現卓越性能；行業(yè)大模型，則如精密的鐘表，針對特定行業(yè)或領(lǐng)域精準調校，專(zhuān)業(yè)定制。盡管通用大模型在諸多領(lǐng)域捷報頻傳，但行業(yè)大模型仍不可或缺，當應用場(chǎng)景對反應速度有極高要求時(shí)，我們或許更需依賴(lài)一個(gè)更為小型的模型。這類(lèi)模型雖不具備大模型的普適智能，卻在特定垂直場(chǎng)景中展現出無(wú)可比擬的優(yōu)勢。此時(shí)，對模型進(jìn)行精細調整，滿(mǎn)足定制化需求，追求實(shí)時(shí)性與高效率，將行業(yè)數據注入其中，打造出規模更小、垂直更深的行業(yè)模型，方能滿(mǎn)足市場(chǎng)那更為龐大的需求。

在通用大模型的雄厚基礎之上，行業(yè)大模型得以筑建。這些通用模型，蘊含著(zhù)深邃的知識儲備與卓越的泛化能力，不僅為行業(yè)大模型奠定了堅實(shí)的知識根基，并極大地提升了互動(dòng)體驗的豐富度；同時(shí)，它們還大幅降低了從零起步訓練模型所需的海量數據和計算資源，顯著(zhù)提高了行業(yè)大模型開(kāi)發(fā)及其應用的效率和成效。經(jīng)由對通用大模型實(shí)施提示工程、檢索增強生成、精調、持續預訓練/后訓練等手段，模型能夠更精準地適應特定數據集或任務(wù)需求，進(jìn)而衍生出行業(yè)大模型的特定版本（即模型有變），或賦予其行業(yè)大模型所具備的功能（即模型不變）。。如今，市場(chǎng)上涌現的眾多行業(yè)大模型，如金融、法律、教育、傳媒、文旅等領(lǐng)域，大多基于Llama、SD、GLM、Baichuan等國內外廣為人知的開(kāi)源大模型而構建。

在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內，大型模型往往需根據特定數據集與任務(wù)進(jìn)行精細調整或定制開(kāi)發(fā)。針對B端客戶(hù)群體，每一家企業(yè)均有其獨樹(shù)一幟的商業(yè)運作、數據資產(chǎn)及業(yè)務(wù)流程，對于大型模型所寄望解決的關(guān)鍵問(wèn)題亦各具特色，個(gè)性化需求普遍可見(jiàn)。因此，供應商所提供的行業(yè)大型模型不單是產(chǎn)品與工具的集合，更包含必要的定制化服務(wù)與支援，甚至于需要客戶(hù)的積極參與和共同建設?？梢赃@般理解：行業(yè)大型模型中的產(chǎn)品宛如“待裝修之房屋”，客戶(hù)必須依據各自用途進(jìn)行“內部裝潢”方能真正滿(mǎn)足其需求。例如，借助TI平臺之力，構建了行業(yè)大模型的精選商鋪，推出了MaaS服務(wù)，為客戶(hù)提供了一系列周全的行業(yè)大模型解決方案，覆蓋模型預訓練、精細調整及智能應用開(kāi)發(fā)等多個(gè)方面。

行業(yè)大模型需

重視全生命周期的安全保障機制

在大型模型的數據處理流程中，相較于傳統模型，其復雜度更高，諸多不可控的因素孕育著(zhù)不容輕視的安全隱患，涉獵數據隱私保護、推理過(guò)程安全、內容審查安全、版權防護等諸多方面。這便迫切需求一套系統化的安全防御機制，對于行業(yè)大型模型而言，此需求尤為顯著(zhù)。安全廠(chǎng)商倡導的大型模型安全框架，針對模型全生命周期內的各類(lèi)安全風(fēng)險，提供了原則與方法上的指導，覆蓋內生安全及應用安全兩個(gè)維度，助力體系解決大型模型在生產(chǎn)研發(fā)過(guò)程中遇到的基礎設施、數據、模型、算法等各層面的安全風(fēng)險，以及不合理應用可能觸發(fā)的決策失控風(fēng)險等。在此之中，針對大型模型生產(chǎn)研發(fā)過(guò)程中內在的安全問(wèn)題，應由大型模型研發(fā)團隊與安全團隊共同聚焦，通過(guò)安全評估等機制確保大型模型的應用能夠達成安全目標?？偠灾?，將安全舉措具體實(shí)施于研發(fā)、訓練、測試、部署發(fā)布等每一個(gè)環(huán)節，同時(shí)，也是業(yè)界共識，旨在提升大型模型的安全水平，其中可采納的措施包括prompt安全評估、紅藍對抗演練、源代碼的安全防護、基礎設施漏洞的安全防護等多種方式。

2024CSDI 9月20-22日

共話(huà)科技應用元年

正值LLM時(shí)代，智能軟件研發(fā)的技術(shù)、范式和工具都發(fā)生了巨大的變化。無(wú)論是依賴(lài)于深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和大數據技術(shù)。還是軟件研發(fā)的范式從傳統的規則驅動(dòng)和專(zhuān)家系統轉變?yōu)閿祿寗?dòng)和模型驅動(dòng)。大量的智能軟件研發(fā)工具和框架應運而生。數據成為了智能軟件研發(fā)的核心。智算資源的需求與訓練部署復雜的模型，開(kāi)發(fā)者需要利用高性能的硬件（如GPU、TPU等）和分布式計算技術(shù)（如云計算、集群計算、數據庫等）。這些技術(shù)應用便是IT企業(yè)探尋與研究的必選題。

2024CSDI峰會(huì )將以數智+躍遷為主旨，于9月20-22日深圳召開(kāi)，攜國內眾多頂尖優(yōu)秀企業(yè)，面向技術(shù)管理者和一線(xiàn)技術(shù)帶頭人。抽絲剝繭：以業(yè)務(wù)與新興技術(shù)應用為導向的：大數據開(kāi)放架構、AIGC產(chǎn)品創(chuàng )新、智能化開(kāi)發(fā)、LLM智能終端創(chuàng )新、LLM數據智能、多模態(tài)LLM、大模型規?；瘧?、云架構生態(tài)、質(zhì)量工程效能、組織戰略、智能化開(kāi)發(fā)、安全LLM等先進(jìn)數字技術(shù)進(jìn)行全面解析，幫組企業(yè)構建和借鑒適合自身的技術(shù)應用與業(yè)務(wù)實(shí)踐。

總結

科技浩瀚星海中，數據要素的創(chuàng )新如同璀璨星辰，與科技發(fā)展交織成一張推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的巨網(wǎng)。智能研發(fā)與應用創(chuàng )新之舟，正乘著(zhù)這股浪潮，破浪前行，其航向呈現出多元化的航跡、跨界融合的風(fēng)帆以及可持續發(fā)展的舵盤(pán)。在技術(shù)與市場(chǎng)這對孿生潮汐的影響下，企業(yè)們如同智慧的航海家，將不同領(lǐng)域的技術(shù)與知識匯于一爐，鍛造出更具競爭力的產(chǎn)品與應用之錨。

AI的洪流、大數據的海洋，云計算的蒼穹下，先進(jìn)數字化技術(shù)如星辰般璀璨，AI Agent作為自主決策和任務(wù)執行的智能體，在金融，醫療，制造業(yè)，展現出卓越的效能。它運用大型語(yǔ)言模型（LLM）作為羅盤(pán)，理解復雜的語(yǔ)言指令，生成自然流暢的語(yǔ)言回應，極大地提升了人機交互的航速與平穩。

物聯(lián)網(wǎng)（IOT）應用則如精細的藍圖，通過(guò)捕捉精準的產(chǎn)品數據，為研發(fā)的精準優(yōu)化。

數字員工在A(yíng)GI應用市場(chǎng)將形成人才匯聚效應，不僅高效完成自動(dòng)化和智能化任務(wù)，更將深度參與企業(yè)決策，提供精準數據支持和智能建議，助力企業(yè)提升競爭力。

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