关于AI你最关心什么?技术专家团亲自答(含往期真人纯享版)

AI-Agent2个月前发布 QbitAI
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关于AI你最关心什么?技术专家团亲自答(含往期真人纯享版)

 

文章摘要


【关 键 词】 大模型AI商业化端侧智能模型训练智能编码

2022年底,OpenAI推出了大模型ChatGPT,引发了全球对大型人工智能模型的关注。2023年,谷歌、微软等全球科技巨头以及中国企业纷纷推出了自己的大模型,加速了产业创新升级。随着大模型的快速发展,商业化现状和新入局企业的赛道选择成为了业界关注的焦点。

阿里云推出了AI领域问答栏目——AI问爱答,由阿里云的AI专家团队针对网友提出的各类AI问题进行解答。截至目前,已有5位AI专家做客栏目,累计回答了40个问题,涵盖了大模型商业化落地挑战、端侧智能现状、模型训练和推理技术路线等多个方面。

在大模型商业化方面,传统企业和新入局的企业需要做好业务梳理和知识封装,明确业务应用场景,选择合适的模型和Agent搭建。在AIGC内容生成方面,需要注重内容的精度和可控式生成,避免内容千篇一律。视频生成技术可以分为基于语义生成和视频内容编辑两大方向,其中视频编辑尤其是人的身体面部表情编辑具有较大的商业化潜力。

端侧智能模型落地面临的主要挑战是性能、资源和功耗的平衡。端侧设备算力受限,内存有限,但对精度的要求并不比云端低。模型推理技术方向上,需要应对模型规模和上下文规模的持续增长,优化模型部署和推理性能。模型训练方面,可以通过优化硬件资源利用率、计算、通信和显存等方面来提升训练性能,降低训练成本。

AI程序员是基于多Agent协同架构下产生的产品,人机交互模式已经从以人为主转变为以机器为主。智能编码工具的选择标准包括准确性、代码生成速度、与企业内部规范或个人开发习惯的结合程度以及安全性。RAG知识库可以帮助开发者进行代码补全和企业知识问答,提升代码编写的准确性。智能编码助手还可以辅助开发人员进行代码走读,快速了解代码含义。

总之,大模型的快速发展为产业创新升级提供了强大动力,但同时也带来了商业化落地、端侧智能、模型训练和推理等方面的挑战。AI问爱答栏目为业界提供了一个了解AI技术发展动态、解决实际问题的平台,有助于推动AI技术的进一步发展和应用。

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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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