【中关村开源生态论坛暨大模型智能应用技术大会】—— 探索AI和开源在未来的应用

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a matter of concern 焦点

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网易有道的大模型应用与实践

网易有道在应用方面主要解决了大模型的问题，研发了子约的教育大模型。有道的大模型“子曰”在TOC方面表现较好，已经推出了多个大规模的应用，如hi echo、AI老师、海口英语口语私教等。这些应用为用户提供了真实、个性化的语言环境，帮助他们进行口语练习。此外，有道还计划推出中英混合教学功能，为用户提供更丰富的学习场景和个性化学习报告。

AI家庭教师在教育领域的应用

主要介绍了一个AI家庭教师，该技术可以实现全科答疑，利用大模型、RAGR检索增强生成等技术，解决了家长辅导孩子学习的问题。通过对比两种工作方式，可以找到最优解，提高效率。此外，还介绍了开源生态方面的工作，认为大模型在教育、医疗、生产和生活中具有很大的作用，因为它具有通用性、部署方便等优点。最后，提到了检索增强生成技术，该技术可以使得大模型在私有数据上进行内容生成，提高效率。

大模型开源与人工智能发展

林咏华女士介绍了开源项目在大模型领域的应用，以及智源研究院在推动大模型开源方面的努力。会议中提到了一个多模态大模型的微调案例，展示了开源项目在解决实际问题方面的能力。同时，智源研究院也分享了他们在开发大模型时，如何通过开源项目来提升技术能力，以及如何在实际应用中调整和优化数据集。总之，开源项目在大模型领域具有广泛的应用前景，智源研究院将继续推动这一方向的发展。

大模型技术在行业应用中的挑战与策略

主要讨论了大模型技术在实际应用中的挑战和问题，以及如何提高大模型的性能。同时，提到了开源大模型技术的重要性，包括数据、算法和系统软件的开源。智研究院致力于打造针对大模型开发的整个开源技术体系，如Fly Open。在过去一年中，智研究院支持了13种不同的芯片，并打造了高质量可信的中文互联网语料库CCI。此外，会议还提到了视觉与多模态大模型的评测系统，该系统可以让开发者提交模型进行评测，并展示整个评测过程和所有评测指标。

大模型训练与AI芯片的挑战与机遇

主要介绍了全球向量模型的发展现状，以及大模型与国产芯片的结合。会议提到，向量模型在全球缺乏中文评测，去年开放了中文评测数据集和评测方法，使大模型在中文领域的关注度提高。同时，大模型的评测也是推动其发展的重要环节。此外，会议还讨论了如何提升大模型训练效率、混合训练、部署等方面的问题，以及如何降低使用国内AI芯片的成本，实现企业开发软件在不同芯片架构上的无缝迁移。最后，会议提出了打造开源开放、共建赋能的生态系统，以帮助大模型开发者提高开发效率，培养人才，并推动产业发展。

大模型挑战与开源探索

主要讨论了大模型和多模态大模型的挑战，以及如何利用新技术去探索人类的未来。浪潮作为一家企业，从开放原子基金会这样一个组织对开源的探索和思考。会议还提到了人工智能在预测未来方面的作用，以及如何利用新技术去应对黑天鹅事件。最后，以易经中的“通晓万物之理”为背景，探讨了数据技术和人工智能的发展。

人工智能技术突破与数据管理需求

主要讨论了人工智能技术的发展和开源的重要性。首先，讲者提到GPT-4的出现离不开数据管理和分析能力，这催生了技术的进步。其次，未来世界将从消费互联网转向产业互联网，全球有80亿人口，物联网和数据采集传输能力正在以指数级增长。为了利用这些技术，需要开放、开拓和开创，即开源。最后，开源让上下游企业连接起来，互相信任，推进产业的发展。因此，开源对于企业和整个社会都是非常重要的。

开放原子基金会与开源贡献

主要讲述了开源基金会在中国的发展情况。讲者提到，虽然中国的企业在开源方面取得了一定的成绩，但仍有许多现实障碍需要克服。开放原子基金会旨在帮助国内企业建立开源文化，解决合规问题，并与国际组织合作，让开源不再局限于中国。同时，讲者还介绍了正在准备的开源产品——浪潮开ODB，希望在大模型进化过程中，通过分布式技术和多模态处理，实现数据的快速管理和利用。

开源生态与人工智能技术演进

主要讲述了开源、数据、大模型等领域的探索和思考。乔尔雷曼先生作为一名多年的机器学习研究员，对AI领域有着深刻的理解。他提到，过去10年，神经网络的神经元数量从10到20个发生了巨大变化，这表明我们正处在一场巨大的变革中。乔尔雷曼还介绍了他的畅销书《为什么伟大不能被计划》，该书探讨了AI研究如何应用于生活、创新等领域。

机器学习模型的创新与探索

这段内容主要讲述了如何通过语言模型来寻找新的创新方向。首先，讲者提到了一个基本问题：如何有意义地在复杂的领域中探索。接着，讲者以生物进化为例，说明了随机变化在寻找新事物中的重要性。然后，讲者提出了一个解决这个问题的方法：利用语言模型。通过将不同的语言模型进行交叉训练，可以创造出新的搜索算法。最后，讲者举了一个例子，介绍了如何使用语言模型来预测下一个词。

人工智能在代码生成中的应用

这段内容主要讲述了如何利用语言模型进行智能变量的生成，从而在进化算法中实现高质量的智能搜索。首先，通过给语言模型提供两个例子，可以推断出第三个例子。其次，将AI反馈、质量多样性和人工智能反馈应用于代码评估，以提高代码的质量。最后，利用这些技术，可以创造出新的计算机程序，并对代码进行智能搜索，以实现高质量的智能搜索。

AI反馈在人工智能领域的应用与发展

讨论AI反馈在大模型生态系统中的应用，以及如何将AI反馈与人类更好地结合。同时，也探讨了如何让新创技术更好地造福人类，包括心理层面。此外，会议还邀请了中科曙光智能计算产品部总经理杜夏威、腾讯云副总裁北区总经理王前、商汤科技大模型应用技术负责人张涛、婴童科技创始人张大磊、贵溪流动联合创始人袁静辉以及CSDN高级副总裁全球机器学习技术大会主席李建中参加圆桌对话，讨论了大模型整个发展、生态系统的发展以及如何在大模型生态系统中发挥作用。

算力基础设施的建设与大模型技术的应用

曙光专注于算力基础设施层，大模型技术的发展带来了挑战和机遇。腾讯作为人工智能领域的参与者，也在推动大模型的应用。婴童，他们开发了一款无创诊断产品，利用人工智能驱动硬件设备降本。商汤科技张涛表示，他们以AI核心技术为竞争力，投入基础设施建设，以提高大模型研发效率。

大模型发展中的成本问题与解决方案

杨老师提到，希望通过算法软件和硬件的联合工作，降低大模型的开发成本，让大模型在几年后变得无处不在，实现1001万倍的变化。在当前的大模型快速发展过程中，成本是一个重要问题，但也有乐观派认为，智能的万物摩尔定律每18个月智能体会翻一翻，成本价格会降一倍。在曙光的视角上，他们已经在做这方面的工作，包括通过算力的互联来提升算力对外服务的效率，推进以算力为基础的算力生态的活跃，以及如何在高效的绿色算力层面上去做出相关的贡献。

腾讯云在大模型领域的探索与实践

会议讨论了算力成本壁垒的问题，以及如何以更好的方式和技术为整个社会领域提供更加节能、高性价比的算力服务。腾讯云深耕产业互联网多年，通过用户和场景技术积累，思考如何在解决成本、效率和惠及更多人方面做出最佳选择。在技术底层架构方面，提供了多种选择，让不同受众根据业务需求选择合适的模型。同时，从平台能力方面，也进行了很多思考，通过一键式训练模式，降低成本并提高效率，让大模型的受众能够向更多企业和社会人士提供服务，推动大模型产业的发展。

大模型在医疗领域的应用与挑战

会议还讨论了在特定场景中的应用，如精准诊断和疾病预测。他们倾向于在特定情况下使用大模型，如对当前状况进行精准诊断，或在疾病发展预测中使用。同时，他们强调技术目标应帮助用户解决实际问题，而非追求最好的解决方案。此外，他们还提到了在处理复杂数据和报表信息时，AI可以帮助用户通过精确方式书写操作逻辑，从而提高使用者对问题的理解。

开源与闭源技术路线的选择与影响

主要讨论了开源和闭源两条技术路线在技术周期中的地位。开源技术路线可以促进技术的渗透普惠，推动应用端繁荣；而闭源技术路线则可以促进各个环节的良性竞争和发展。然而，开源技术需要持续发展，需要自己走出商业闭环。腾讯认为，大模型或人工智能不可能代替实体产业，更关注用户需求和体验。在大模型行业发展过程中，通用模型和垂直模型都有机会胜出，但两类模型并存，各有优势。

人工智能在医疗健康领域的应用与挑战

在医疗健康领域，通用人工智能（AGI）可能面临的问题和挑战。在垂直行业中，真正要解决的问题不仅仅是算法问题，还需要考虑体系结构的竞争。同时，要创造更多的价值，就需要在最新的技术上去解决历史上不可能被解决的问题。此外，关于通用人工智能（AGI）的预测，业界有不同的观点，如谷歌的人工智能社会学家库兹韦尔预测到2045年到2050年，通用人工智能的基点会超越人类，成为一个通用人工智能的标志。最后，即使要享受AI时代带来的生产力革命性变化，也需要依托自身的产品技术来服务于AI时代，以保障在AI时代里存在同样的竞争力。

AI时代来临的预测与挑战

讨论了AGI时代的到来以及如何借助AI和智能化提升生产力和效率。讲者认为，AGI时代将完全以AI和智能化为主体，为整个工作生活提供相应服务。虽然目前的大模型还处于原始和雏形状态，但未来十年内可能会带来翻天覆地变化。在AGI时代到来后，它将不再离开，而是彻底改变我们的生活。因此，关注当下，做好当前工作是最重要的。此外，还讨论了AGI时代可能面临的一些问题，如成本问题和幻觉问题，以及如何解决这些问题。

智能本质探索与大模型应用

最后讲述了人类对智能本质的探索，探讨了大脑如何理解宇宙和微观粒子。虽然科学家们已经对智能有了一定的理解，但这一团物质如何达到这个功能仍然是个谜。近年来，像chat GPT这样的大模型通过简单的道理产生了强大的威力，复现了智能的许多方面。因此，我们可以得出结论，智能可能没有我们想象的那么神秘和困难，可能在几年后就有新的进展。