每經(jīng)記者 朱成祥    每經(jīng)編輯 楊夏    

7月4日至6日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC 2024）在上海召開。期間，大模型、算力等多個領(lǐng)域?qū)＜野l(fā)表了前瞻性思考。

商湯科技CEO徐立認為，大模型本質(zhì)意義上是在做一個記憶的事情，記住世界的知識。而它僅有的一點點智力，完全是來自于對于知識背后高階的思維邏輯的記憶。所以說，在垂直行業(yè)里，如何構(gòu)造高階思維邏輯的合成數(shù)據(jù)，往往是制勝的關(guān)鍵，并且是差異化的關(guān)鍵。這也是中國人工智能之路的關(guān)鍵。

愛芯元智創(chuàng)始人、董事長仇肖莘則認為，大模型真正大規(guī)模落地需要云、邊、端三級緊密結(jié)合，而邊緣側(cè)和端側(cè)結(jié)合的關(guān)鍵在于AI計算與感知。

2024世界人工智能大會現(xiàn)場人潮涌動。

突破大模型應用障礙

關(guān)于大模型應用落地，徐立表示，行業(yè)要進行變化，交互模式一定是先行的。實時的交互性能夠帶來一個流暢的體驗，也是推動超級時刻以及應用變化的核心。對于GPT-4o的發(fā)布，外界感觸最深的是它可以實時地跟人進行交互，從而重新定義了人機交互界面。

另外，阻礙大模型落地的一大因素是“大模型幻覺”。

MiniMax創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官閆俊杰強調(diào)要降低錯誤率。其表示，ChatGPT出來之后，國內(nèi)很多公司也在迎頭趕上，推出了很多模型。最核心的問題是，目前模型的錯誤率還是比較高的。比如GPT-4，它在很多測試指標上正確率可能只有60%、70%，即有30%到40%的錯誤率。國內(nèi)的模型，錯誤率整體上在60%到70%之間。

閆俊杰補充表示，為什么大模型的產(chǎn)品是對話形式？因為對話的容錯率比較高。為什么不能成為一個獨立的Agent（代理人）？因為每一步都有30%到40%的錯誤率。因此，最核心的問題是怎么把大模型的錯誤率從30%、40%，降低到3%、4%、2%，降低一個數(shù)量級。這將是AI從一個輔助人類的工具到能獨立完成工作最核心的標志。

智譜AI首席執(zhí)行官張鵬則認為，準確率是一個方面，一般說準確率的時候，大多數(shù)是限定在一些評測或者任務上，就看數(shù)值性的量化評測，但有些東西其實很難量化，比如說邏輯性，抽象思考的能力。張鵬強調(diào)，這些恰恰是現(xiàn)在的模型，比人或者是比傳統(tǒng)的方法更強的地方。

張鵬認為，現(xiàn)在很重要的點是突破大模型的多模態(tài)。因為真正的人在現(xiàn)實世界解決問題的時候，他需要輸入的信息本身就是多模態(tài)的，除了自然語言以外還有視覺、聽覺、觸覺，所有這些是需要綜合起來才能解決現(xiàn)實世界當中很多常見的問題，甚至不是復雜問題，都是常見問題。比如說掃地、做飯、洗衣服這些任務，它所需要輸入的信息是多模態(tài)的，這些方面能力的突破會帶來AI的普惠。

關(guān)于工業(yè)大模型的應用，香港工業(yè)人工智能及機械人研發(fā)中心（FLAIR）總裁黎少斌對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示：“當我們有更多的數(shù)據(jù)，可以訓練工業(yè)用的大模型。彼時，我們可以直接去問設(shè)備，你的狀態(tài)怎么樣？有沒有什么不妥當？設(shè)備就可以回一個答案，比如‘我發(fā)現(xiàn)可能某個設(shè)備有一點點問題，我應該還能堅持一個星期，你想想如何安排更換，做一個預維護’。”

其補充表示：“我們想把大模型技術(shù)與我們的一些解決方案結(jié)合起來，讓以后車間設(shè)備與人之間的溝通，會更像人與人之間的溝通。”

云側(cè)+端側(cè)算力配合

目前在大模型應用方面，也開始更加強調(diào)云側(cè)與端側(cè)算力的配合。

徐立認為，如果所有的資源都聚焦在云端，會帶來推理成本的大幅度增長，以及推理效率的下降，因為網(wǎng)絡的擁擠，勢必會帶來服務的不流暢。商湯科技在端側(cè)上加大了模型的優(yōu)化，提升了10%的性能精度，除此之外，速度有大規(guī)模提升，成本有大幅度下降。首包延遲下降40%，推理效率提升了15%。

愛芯元智創(chuàng)始人、董事長仇肖莘認為，智能芯片和多模態(tài)大模型已經(jīng)成為人工智能時代的“黃金組合”，當大模型的應用日益廣泛，更經(jīng)濟、更高效、更環(huán)保將會成為智能芯片的關(guān)鍵詞，而搭載AI處理器的高效推理芯片將是大模型落地更合理的選擇，這也是推進普惠AI的關(guān)鍵所在。

面壁智能副總裁賈超認為，憑借在成本、隱私、延時性、可靠性等方面的優(yōu)勢，端側(cè)AI發(fā)展會成為全球趨勢，這也意味著大模型正式進入輕量化時代。這一背景下，“模型知識密度，平均每8個月提升1倍”將會成為大模型時代的新摩爾定律。賈超強調(diào)，企業(yè)開發(fā)端側(cè)大模型需要從算法側(cè)和芯片側(cè)雙向奔赴，讓端側(cè)模型用端側(cè)芯片，在用戶場景上高效落地，這樣才能給用戶帶來最極致的體驗。

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