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,上述三款大模型和八款应用工具已经形成70+落地商用案例,目前是以通信行业为主,今年下半年,亚信科技还将面向能源和交通行业增加两款行业专属模型,不断推动大模型技术在更多企业业务中的创新应用。

AI原生重构亚信科技所有软件基础设施

对于笔者提出的“渊思大模型和应用工具落地70+行业的困难与挑战”一问,欧阳晔回答说:“行业大模型做出来以后只是把数学题做完了,但是落地应用是从数学问题切换到物理问题。”将大模型的工具集应用到垂直行业去做“田野试验”,可能会出现幻觉、准确率欠佳等问题,类似问题不仅出现在大模型时代,其实在前大模型时代,机器学习、统计学习、深度学习到客户侧落地的时候都有一个“从喂养到运营”的培育成熟的过程。

亚信科技在联合客户创新落地的过程中,基本上会持续进行60-90天的迭代优化,但也不排除实验到最后仍然不成功的可能。毕竟从“0到1”的过程,无法保证每一个模型都是成功的。“这些发布出来的大模型只是分子,但其实有更多的分母。”

欧阳晔指出,“138”渊思产品体系发布的所有软件和工具,自2023年Q3开始已经在内部开启“先行先试”,用于提升内部的自动化和智能化程度;通过AI原生、大模型,以及泛自动化和智能化能力,亚信科技还将打造一些新型的通信和垂直领域的专属模型和应用工具集;此外,亚信科技还将用AI去重构内部所有软件基础设施。

欧阳晔进一步指出,当前,行业大模型正推动着各行各业软件系统从+AI的注智模式向AI+的重构模式快速迁移,为了全面有效地解决企业面临的数智化转型挑战,亚信科技联合清华大学、Intel共同发布《AI Native技术重构软件产品白皮书》,体系化阐述基于行业大模型构建AI原生应用的观点与实践。

随着大语言模型LLM展现出通用人工智能AGI的潜力,AI Native这一概念在2023年逐渐流行起来。但业界对于AI Native的定义尚未形成广泛共识,白皮书认为AI Native 是一套以通用人工智能AGI为核心重构数字化系统的方法论和技术体系,目标是构建一个更加智能、自主和协同的未来。“随着技术的不断进步,AI Native将成为推动社会进步和经济发展的重要力量。”欧阳晔说。 


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