距离2022年11月30日，ChatGPT正式上线周年了。AI大模型的幻觉，治好了吗？

　　一个是幻觉，或者说，AI能力到底有没有用，能否在产业级场景通过考验；一个是价格，AI带来的降本增效、商业价值，能否对冲部署AI的成本。

　　「过去18个月到20个月的时间里，大模型领域最显著的变化，是回答问题的准确性。」李彦宏讲到。

　　打个比方，在一年前，你向聊天机器人提问，不管是查资料、订票、历史，你不敢完全相信它的答案。

　　在今年，大模型普遍联网，并应用RAG等检索增强技术。你会发现，现在AI机器人的答案，他们一般会援引内容来源，答案是经过多方信息验证的。

　　AI生成的图片、视频等多模态内容，也存在幻觉问题。比方说，生成的画面不够准确，不符合逻辑，风格无法统一。总之，就是一眼AI画风。

　　这是他们通过iRAG检索增强技术，将亿级图片资源用来加持大模型，得出的升级版文生图模型。

　　不仅如此，图片中的物品、人物、品牌logo……都可以精准生成，实现定制。这意味着什么呢？跟拍摄海报大片、广告比起来，AI制作成本几乎接近于0，对于行业的颠覆才敢刚开始。

　　我抓紧体验了一把，让文心生成：马斯克和特朗普，在中餐厅吃火锅。然后这张图就水灵灵出来了。大家可以评判下：

　　这2年，李彦宏是国内最活跃发声的AI企业家之一。他做出的一些“反常识”判断，在今天看，基本都被验证。比如说：

　　- 2023年8月，「百模大战」正如火如荼的时候，李彦宏指出：中国现在有好几百个基础模型，这是对社会资源巨大的浪费。尤其在我们算力还受限制的情况下，更多资源应该放在去探索跟各行各业的结合。

　　- 2024年7月，世界人工智能大会，他又说：避免掉入超级应用陷阱。不是只有10亿DAU的应用才叫成功，“超级能干”应用，比超级应用更加重要。在基础模型之上，应该能够诞生数以百万计各种各样的应用。

　　- 2024年9月，在百度内部讲话里，李彦宏又质疑：一天到晚跑分刷榜，谁又超越GPT-4了，明天又史诗级更新了。但是我要问，应用在哪里？谁从中获益了？

　　近十年，百度all in AI的战略布局，也终于在这两年迎来时代机遇，百度切换到了新的增长轨道。

　　中国MaaS市场第一；在2023年，百度智能云以26.6%的市场份额， 连续5年居AI公有云市场第一。

　　智能体最明显的特点是门槛足够低，谁都能上手，天花板又足够高，可以做出非常复杂、非常强大的应用。

　　超六成的央国企和大量民营企业正在使用百度智能云做AI创新；同时，像中小企业、高校科研机构，以及创业团队，也在借助百度AI转型。

　　平台之一。上面有3.6亿用户，1375万的企业客户。这是一个什么概念呢？

　　平台，打造出AI招聘助手。求职者和AI直接自然对话可以做到及时响应、回复；企业将岗位需求发给AI，马上就能筛选出符合要求的简历。

　　金融、汽车、教育、互联网等众多行业。是多年以来，百度跟各个行业合作，积累下的产业级的解决方案。

　　他们不是要当那个通吃一切的“超级应用”，反而是要把能力赋予出去，帮助更多行业和企业打造出数百万的“超级有用”应用。

　　Meta，都已经在用英伟达的H和B系卡，建几十万卡级别的集群，代差会不会越拉越大？我们如何应对?

　　性、高效的算力。从数据来看，百舸能做到算力资源利用率高达90%，万卡级模型任务的有效训练时长提升到99.5%。

　　平台，提供完整的工具链、模型服务、产业应用。可以做到只需注入少量数据，只需低代码能力，就可以快速、低成本、大规模形成AI应用。

　　总裁沈抖，就在现场基于千帆平台工作流Agent，快速打造了一个“车保金牌销售”。

　　只用一个小时，就能复刻出一个有金牌销售知识的AI销售。在大会现场，沈抖就和这位AI销售进行了一场酣畅淋漓的讨价还价。

　　本网商业快讯取消AI应用大爆发，靠想法就能赚钱的时代来了2024-11-15 16:02:17今日热点网

　　一个是幻觉，或者说，AI能力到底有没有用，能否在产业级场景通过考验；一个是价格，AI带来的降本增效、商业价值，能否对冲部署AI的成本。

　　马斯克和特朗普，在中餐厅吃火锅。然后这张图就水灵灵出来了。大家可以评判下：

　　中国现在有好几百个基础模型，这是对社会资源巨大的浪费。尤其在我们算力还受限制的情况下，更多资源应该放在去探索跟各行各业的结合。

　　避免掉入超级应用陷阱。不是只有10亿DAU的应用才叫成功，“超级能干”应用，比超级应用更加重要。在基础模型之上，应该能够诞生数以百万计各种各样的应用。

　　讲话里，李彦宏又质疑：一天到晚跑分刷榜，谁又超越GPT-4了，明天又史诗级更新了。但是我要问，应用在哪里？谁从中获益了？

　　基本吻合：1、从ChatGPT发布到2023年年中，是第一阶段，特征是百模大战；

　　2、2023年年中到2024年年中，是第二阶段，AI应用初步探索落地，行业掀起了价格战；

　　3、2024年下半年至今，是第三阶段，AI应用深度融合、落地爆发，开始产生显著回报。

　　近十年，百度all in AI的战略布局，也终于在这两年迎来时代机遇，百度切换到了新的增长轨道。从透露的最新数据看，星空体育

　　8月百度的Q2财报显示，百度智能云季度营收51亿元，同比增长14%，AI和大模型收入占比提升到9%。

　　根据IDC统计，2024年上半年，百度智能云以32.4%的市场份额，位居

　　本次百度世界大会，主题词是“应用来了”。李彦宏说，我们即将迎来AI应用的群星闪耀时刻。

　　我认为，做智能体很像在PC时代做网站，或者是移动时代做自媒体账号。不同之处是智能体更像人，更智能，更像你的销售，像你的客服，像你的助理。智能体可能会变成AI原生时代，内容、信息和服务的新载体。

　　台上，已经聚集了15万家企业和80多万名开发者。这一次，他们根据使用度、用户喜爱度，把TOP100名的智能体也公布出来，让大家瞧瞧。

　　而公司类智能体是什么呢？比如说，比亚迪就有自己的智能体，它就像一个会说话的公司官网，能解答关于比亚迪和他们汽车的一切问题。

　　台，已经帮助客户精调3.3万个大模型，开发了超过77万个应用。从具体服务的产业来看，百度智能云的AI已经在

　　台之一。上面有3.6亿用户，1375万的企业客户。这是一个什么概念呢？找工作的人，可能或多或少都和智联打过交道。

　　在过去，这个工作是靠人工来完成的。所有的简历、岗位数据靠人工标注，求职者和HR每天时间都花在了筛选和沟通上。AI能帮这个环节做什么呢？

　　台，打造出AI招聘助手。求职者和AI直接自然对话可以做到及时响应、回复；企业将岗位需求发给AI，马上就能筛选出符合要求的简历。通过这种方法，智联招聘的人岗匹配

　　百度帮百胜做了这几件事：首先，就是利用AI分析市场数据，对门店选址进行评估。百胜旗下数千家门店的选址，都是由AI辅助完成。

　　在手机上，肯德基和必胜客的5.1亿会员，他们的浏览、点餐、会员服务，都靠数字化和AI帮助。

　　找过客服解决问题的，是不是都迫不及待“转人工”？因为机器客服太僵硬、模板化，无法处理千奇百怪的实际问题。

　　而百胜通过文心大模型，打造了自己的AI客服机器人，它最大的特色就是像“人”，能理解找上门用户的真实意图，给出相应的回复和对策，沟通也很自然。

　　百胜的AI客服现在每天要处理超过15万次的消费者沟通，而问题解决率高达90%。

　　今年10月，谷歌DeepMind创新人获得了诺贝尔化学奖，因为AlphaFold在蛋白质结构预测方面的贡献。

　　的讨论一下火爆出圈。但在大模型时代，所有的科研机构，都面临算力不足的困境。斯坦福大学的李飞飞曾说，美国高校所有算力加起来，还不够造一个GPT-3.5，这已经是好几代之前的版本了。

　　百度怎么解决这个问题？百度内部也有类似的蛋白质结构预测、药物分子和疫苗研发的AI算法。

　　但他们是和上海交大，以及生物医药公司合作，把算法、算力赋能给科研机构，让专业的人去做化学、医药、新材料等技术研发。

　　平台之战。意思是说，AI应用的落地已经有了路径，商业化得到了初步验证，之前轰轰烈烈的价格战也让成本

　　接下来是AI应用快速爆发的阶段。谁能把大模型底座做厚，提供完善的AI基础设施、工具和服务；谁能把大模型应用做实，提供真正能干的应用生态。

　　一直以来，百度都是从底层硬件，到框架、模型和应用，进行全栈布局，并提供各个层面的能力。

　　台，是百度百舸，目前是具备了成熟的10万卡集群部署和管理的能力。并且从用卡来看，百舸内是具有多种算力，凭借一云多芯、十万卡集群的部署和管理能力，可以为广大企业提供稳定、弹

　　典型代表，就是汽车行业。在智能汽车的进程下，自动驾驶的推理和训练对算力要求极大，车企本身涉及生产制造、管理、研发、销售等环节也都在引入AI辅助。

　　台，提供完整的工具链、模型服务、产业应用。可以做到只需注入少量数据，只需低代码能力，就可以快速、低成本、大规模形成AI应用。这个是靠百度过去十年，在各个行业里深耕，去解决具体场景、具体问题，所积累和抽象

　　经验、数据和know-how。什么意思呢？比方说，在医疗行业，在工业制造里的很多场景，他们是高度专业的。行业本身也没有专门的数据，能够去训练开发。这存在的问题就是，哪怕要做一个工业巡检的应用，检查零部件，检查安全生产，看上去是很简单的场景，但需要专门训练视觉CV的小模型。用的时间很长，成本也很高，大部分工厂没有能力去做。

　　而现在，百度通过多年积累，在各个行业场景里，都积累了自己的解决方案，并可以通过大模型快速变成能力。现在要做一个巡检应用，直接用对应AI给少量工厂数据，马上就能规模化应用。

　　平台工作流Agent，快速打造了一个“车保金牌销售”。比如说，购买车险，是一个车主们共同的麻烦，往往需要很长时间、细致、专业的车险咨询服务。

　　那么好，国内有一家保险公司，就大胆使用百度的工作流智能体，把保险公司关于车险的知识、流程、销售经验，全部灌输给智能体。

　　复刻出一个有金牌销售知识的AI销售。在大会现场，沈抖就和这位AI销售进行了一场酣畅淋漓的讨价还价。

　　台。在这么多年和众多企业的合作，其实，就等同于是陪伴成长。这个过程里，各个行业、企业会形成自己的人才团队。

　　做研发的，可以专心搞实验；做销售的，服务好客户；做制造的，管理好每个环节……

　　让专业的人干专业的事。给他们AI基础设施、算力、开发工具，他们自己就能开发出真正满足行业需要的AI原生应用。

　　国内AI在技术突破上，速度并不慢，更可贵的就是我们全球独有的产业纵深、应用场景和企业规模。

　　随着AI应用的爆发，AI基础设施的完善，除了大企业在转型，我相信一定会出现很多「10个人开公司，干出现象级大生意」的案例；像蛋白质这一类创新研发的速度，也会加快；靠想法就能