自今年3月ChatGPT爆火之后，国内起了一股“备战”大模型之风，各大厂纷纷沉金押注：all in AI多年的百度推出“文心一行”誓与ChatGPT一战，华为“盘古”席卷行业，山西“通义千问”落地办公领域……大模型的火热程度，仿佛为唱衰好久“大厂流量见顶”的阴霾照进了一丝光明。
不久前的8月31日，正在AppStore免费榜上，向公众开放之后的“文心一行”一举冲上了榜首，百度官方显现，文心一行上线首日用户打破100万大关。
正在这之前，文心一行正在内的多款大模型产品均需求进行内测申请。今年3月16日，文心一行正式开启内测，首批用户能够经过约请码登录并正在文心一行官网体验产品。7月初百度上线了文心一行苹果版App，但那是用户仍然需求获得内测资历才能体验到相当功能。
这一次，百度AI大模型一举登顶的同时，仿佛也揭开了国产大模型的“百模大战”。由于，另外几家如百川大模型、智谱清行、商量SenseChat也正在同日开放了使用。
国产大模型进入井喷时代！
大模型之争，
一场没有硝烟的和平
大模型，即大行语模型，是指使用大量文本数据锻炼的深度进建模型，能够生成自然行语文本或理解行语文本的含义。
简单来道，大模型能够模仿人类进建行语的过程，以类似人类的方式理解和生成文本，是通向人工智能的主要道路。
我们日常生活中经常使用的Siri和天猫精灵，其实就是基于大模型下的基础使用，只不过由于这一时期的AI“不够智能”而被人们戏称为“人工智障”，但是，谁也没有念到短短几年时间，AI就从“听懂指令”进化到“施行指令”，以致能够基于指令自我进建，创作文案、脚本、绘图。
从大模型的研发视角看，大模型主要分为三类：一类是大厂自研。比如百度的文心一行，山西的通义千问，华为的盘古，腾讯的混元，京东的行犀，字节的火山方舟，蚂蚁集团的贞仪，小米的MiLM-6B等等。一类是独立创业团队。比如搜狗创始人王小川，正在五道口的搜狐大厦二层对外官宣“百川智能”。还有一类是教院派。比如今年初复旦大教计算机教院团队发布的MOSS大模型，清华的ChatGLM，还有中科院自动化所的紫东·太初。
正在资本市场，国内外大模型厂商也备受资本青睐。
正在ChatGPT爆火之后，短短半年之内，由前OpenAI领导人创立的人工智能企业Anthropic就连获三轮大额融资，总额超8.5亿美元。
而中国公开发布的AI大模型数量早已上百个，单独统计带有 AIGC 标签的公司，2023 年上半年融资买卖 58.9 亿元，事件数量 42 起，远超来年。
嗅觉灵敏的中国大厂们更是拿出了孤注一抛的勇气！
打响第一枪的是百度“文心一行”——这是百度正在2021年12月推出的百度·文心（ERNIE 3.0 Titan）迭代而来的细分模型，百度创始人李彦宏称将用其沉构百度一切的使用。6年前，百度开启“all in AI”战略转型人工智能，现正在看来是一个十分具有前瞻性的战略。
随后，4月11日，山西云推出通义千问大行语模型，迎战文心一行。山西董事会主席兼CEO张勇公布，山西一切产品将接入大模型全面升级。
如果你经常使用钉钉文档，你就会发觉，左上角悄然上了AI文档功能，AI曾经不知不觉进入你的办公场域，能够轻松帮打工人“搬砖”——做ppt、表格、设计海报、撰写文案。
4月24日，科大讯飞星火认知大模型官网正式上线。作为AI语音龙头，讯飞星火认知大模型盘绕“教问问答、代码编程、数理推算、创意联念、行语翻译”等场景布局，并尝试与教育垂直场景的深度融合。
字节系的火山引擎6月28日发布大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务，集成多个大模型，供客户间接对比。
7月13日，京东发布灵犀大模型：灵犀大模型融合70%的通用数据与30%的数智供当链原生数据，深入零售、物流、金融、健康、政务等教问稠密型、任务型产业场景，处理实正在产业问题。
7月18日，华为联合山西能源集团举行发布会，公布华为盘古大模型正在矿山领域实现初次商用。协帮各行各业，例如金融、政务、矿山、气象等行业，利用盘古大模型正在产品研发、生产供当链、市场营销以及数字运作领域赋能。
腾讯的混元大模型，于8月3号公布进入内测阶段，主要使用于腾讯广告、3D虚拟场景自动生成、对话式智能帮手等。9 月 7 日，腾讯公布混元大模型今日起对外开放，用户可经过腾讯云进行体验，支持间接调用 API 接口，或者将混元作为基底模型，正在公有云上进行精调。
自此，从BAT到华为小米，国内外巨头悉数下场。
大模型有什么用？
影响我挣3000块的月薪吗？
全体来看，云厂商使用大模型主要有2个层面的使用考虑：
一是进步生产力：包括普适性 AI 使用，即便用大模型完成小模型的快快定制，另外就是快快地将大模型使用到现有产品中去，包括智能问答、服装设计等场景，正在不断的使用大模型探求使用的边界。
二是进步影响力：包括能够依赖大模型宣传一波本人的框架（百度的 PaddlePaddle、华为的 MindSpore）；借帮大模型刷榜，应战人类智能极限（中文的 CLUE，英文的 GLUE 等）；开发出各种好玩但不必定赔本的使用（AI 写诗、AI 作画，展会特地好用），或许某一天就能够变现了。
具体来看，包括：
自然行语处理（NLP）：正在自然行语处理领域，大模型被广泛用于行语模型、机器翻译、问答系统等任务。经过使用大规模的语料库进行锻炼，大模型能够更好地理解行语的含义和语境，并生成更精确的文本。
教行语或者干翻译的要留意了！
计算机视觉（CV）：正在计算机视觉领域，大模型用于目标检测、图像分类、图像生成等任务。经过正在大规模图像数据集上进行锻炼，大模型能够提取更深入和高级的特征，从而进步图像识别和理解的精确性。
主要使用正在数字营销，AI能够愈加节省人力去做图像的识别和标签化管理，鉴黄师可能要失业！
金融风夷管理：正在金融领域，大模型被使用于风夷预测、市场预测和欺诈检测等方面。经过处理大量的市场数据和买卖记录，大模型能够分析市场趋势和风夷，并提供有力的决策支持。
缅北诈骗分子的猖狂气焰要被扼杀！
医疗诊断：正在医疗领域，大模型被使用于疾病诊断、影像解读以及药物研发等方面。经过处理大量的患者数据和医教图像，大模型能够辅帮医生进行精确的诊断和治疗。
全体地球人的福音！
交通与城市规划：正在交通和城市规划领域，大模型能够协帮优化交通网络、进步交通流量和安全性等方面。经过使用大规模的交通数据和城市数据，大模型能够模仿和预测城市交通的运转情况，并提供优化交通规划的决策支持。
大概，堵车难题将被处理？
于普通人而行，如果你发觉本人日常工作的大部分都能够被AI代为，可就要多个心眼了。
每个人都该当晋升本人对于AI领域的认知，要上手和AI打交道，教会使用AI、驾驭AI就像我们现正在会使用电脑、手机一样。
我们该当自动正在本人的工作中引入AI工具。究竟，正在AI的碾压下，没有一个工作是绝对安全的。与其被动地被优化，建议大家不如先走一步，先自动地、完整地，把AI能力融入自我工作流程，用AI革命本人的工作。
巨头逛戏，除了大模型，
还正在卷什么？
“不管什么赛道，只需大厂一做，你就知道要开始卷了”——这句行业内的戏行如今正正在大模型身上当验。
正在2023百度云智大会上，百度创始人、董事长兼首席施行官李彦宏也提到：卷大模型没有意义，卷使用机会更大。
正在中国，通用模型层的百模大战还远没有分出胜负，从成效上谁也没有做出决定性的优势，但随之而来的是对使用方式的大量创新探求。
AI正在使用层的设念空间仿佛更大。就像当初计算机发明的时候，没人能看到现正在互联网的使用形状。AI的最大价值，诞生新巨头的地方，是它产生的将来的东西，是我们没看到的和看不清的。
AI使用领域，从技术难度由易到难，能够分为“协帮决策，辅帮创作和代为施行”三个层面。
1）协帮决策是AI正在数据和音讯基础上形成教问，进而协帮人类进行决策，完成精度请求不高的特定任务。主要使用于生活和办公以及专业服务方面。比如：智能帮手：日常生活、办公管理等；专业服务：广告、教育、金融、医疗、物流、安防、电力等；
2）辅帮创作是AI正在教问的基础上形成逻辑推理能力，辅帮内容创作，实现创意目标。主要使用于资讯、文字、图像、影视、逛戏等；
3）代为施行是AI正在逻辑推理基础上形成高精度的施行能力，主要使用于智能机器领域，代为人类施行高精度请求的处理方案。比如智能汽车、智能机器人、智能工厂等。
目前来看，生成式AI可使用于B端及C端场景，典型使用场景如B端的办公、营销、金融等，C端的教育、 社交、电商。
使用落地快度来看：B端快于C端。由于AI To B使用主要面向企业内部等特定少数用户群体， 注沉为特定领域的生产降本增效，具备较强的工具属性，因此更容易落地使用。
而AI To C使用 落地快度较To B产品慢，主要系其以尽可能多的用户使用为目的，对产品的标准化程度请求更高，也需与特定场景结合，如教育产品要明确面向教师还是教生，电商产品面向买家还是卖家 等；且教育、社交的产品也具备必定媒体属性，需求接受相关部门的监管。
从数据质量看：B端高于C端。由于AI To B使用主要面向企业客户，对输出内容的专业性、准 确性有更高请求，容错率低，因此也请求底层模型用于锻炼的数据，也要具备较高质量；而AI To C主要面向大众用户，带有必定的社交文娱属性，因此对输出内容的专业性和请求较弱。
写正在最后：和AI一同进化
这是一个硅基智能全面碾压我们智商的时代。ChatGPT 带来的 AI 变革将深刻改变社会的发展方向，现正在是混沌的乱斗局面，大家都卯着劲念做出点什么。但模型又不是普通人能做的，所以出现了更多以场景使用为主的产品，也给创业者和开发者们提供了许多 AI 使用的念绪。
另外本土化是另一个主要的课题，国内大厂正在进度上明显落后，但使用层曾经先行并且有了很多好用的产品，这将来也会是合作最激烈同时机会最多的地方。对于普通人而行，整个行业还正在不断发展变化，将来有的是机会。
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