大模型引发五大变革

大模型技术被视为是促进新生产力进步的核心动力，它正在引起涵盖生产力、思想观念、管理模式、技术手段以及文化领域的五大变革。具体到生产力层面，数据已经转变为至关重要的生产要素，而大模型技术则演变成了强大的生产工具，两者相结合催生了革命性的创新。以往，人工智能主要助力提升生产效率，如今，大模型在AI决策领域取得显著进展，进一步增强了人类的生产能力。这彰显了其强大的潜力，并将对未来生产力进步产生重大而长远的影响。

国际顶尖的科技公司正在研究如何简化数据流向大型模型的过程，以便搭建数据平台。针对不同的应用需求，需选用不同的模型，比如对话式和生成式等。若要接入多个大型模型，就得打造全新的数据架构和模型管理平台。这说明，技术发展的背后是众多体系的革新，这将引领行业走向新的发展格局。

马上消费的应对之策

在这场重大变革中，马上消费采取了一系列行动。首先，它调整了组织架构，以适应大模型带来的变化，使组织架构更灵活、更高效。接着，公司注重团队建设，通过培训等方式提升员工技能，以便更好地运用大模型技术。最后，公司加速了技术创新，积极布局，力求与时俱进。

在技术革新的道路上，企业要关注两点核心要素。首先，要实现数据与大型模型的深度融合，保证数据在模型中的高效利用。其次，要持续改进大型模型的应用，增强其应对不同应用场景的适应性。只有做到这些，企业才能在大模型热潮中保持稳定的位置。

AI落地现状与局限

尽管人工智能技术进步神速，李博却指出在近期内AI还无法完全替代人类。他强调，AI的主要功能是提高人与机器之间的交流效率。自2022年起，尽管已有大型模型的出现，但截至目前，这些模型更适用于那些对错误容忍度要求较高的领域。比如，在一些对决策准确性要求不高的场合，大模型能在一定程度上助力提高工作效率。

在生成式应用中，大型模型暴露出一些偏差，且细节描绘不够精细。这导致它们在那些对精确度和细节要求较高的场景中难以发挥。要克服这些问题，需要时间的沉淀和技术的不断进步。只有这样，大型模型的应用才能更加广泛，影响更加深远。

大模型在B端落地情况

在B端市场，大模型的普及或许会慢一些。这类模型是提高生产力的手段，需要根据不同的业务场景来优化人与机器协同工作的流程。比如，一些公司利用大模型优化了业务流程的某些环节，达到了削减成本和提升效率的目的。

大模型在B端的应用能增强企业的生产力和市场竞争力，但要达到这一效果并不简单。企业需要在技术和管理两方面做出相应改变。部分企业因技术和管理的落后，在大模型应用上遇到困难，这进而阻碍了它们的持续发展。

大模型关键战略与应用

蒋宁认为，将企业数据与高级模型技术相结合，构建一个只属于该企业的专业大模型，是一项极为关键的举措。以去年马上消费推出的金融行业首个大模型“天镜”为例，它在交流、分析和决策等多个领域都展现出了卓越的能力，对企业发展起到了显著的促进作用。

从技术核心层面来看，数据生成与加工、基础数据技术、大规模模型的自动标记与核实技术等，这些内容是构建未来大模型时不可或缺的关注焦点。这些技术的优劣直接决定了企业所建大模型的质量和效率，对企业未来的发展有着至关重要的作用。

企业导入大模型的建议

蒋宁指出，企业成功引入大型模型的核心是数据。他提出，在保障数据安全的前提下，应优先考虑那些数据需求量大且质量优良的业务领域进行模型应用，这样做效果更佳。根据实际操作，我们发现，不少企业在高质量数据业务中运用大模型，业绩实现了显著提升。

企业必须具备深入和全面的思考，将技术巧妙地整合到业务流程和实际应用中。在普遍适用的场景下，可以直接运用现成的庞大模型。这样做可以为企业带来积极反馈，并基于此构建专属模型。这种策略能帮助企业在运用大型模型时降低出错率，加快技术对业务发展的促进作用。

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