30 серпня в Шеньчжені відбулася конференція «2023AIGC Technology Application Conference», організована Chuangyebang.
У статті під назвою «Стратегії подолання — AIGC змінює сотні галузей і тисячі підприємств, як підприємства можуть модернізуватися скористатися ситуацією?» «Під час тематичного круглого столу Вен Юнтен, керівник відділу застосування штучного інтелекту BV Baidu Ventures, мав чудовий діалог із трьома гостями. Це:
Співзасновник Unbounded AI, Ма Цяньлі
Генеральний директор компанії Shengshu Technology Тан Цзяюй
Співзасновник і головний архітектор Denglin Technology Ван Пін
Наступний вміст взято зі стенограми круглого столу, складеної Беббітом.
**Вень Юнтен: За останній рік або близько того розробка базової моделі просувалася семимильними кроками. Але ми вважаємо, що коли штучний інтелект досягає певної стадії, він повинен заглибитися в галузь і створити галузеві програми. Далі я хотів би запросити всіх гостей коротко представитися. **
Ма Цяньлі:
Мене звуть Unbounded AI Ma Qianli, і я займаюся AIGC. Моєю основною сферою є графи Вінкентія. Розвиток необмеженого ШІ наразі має два напрямки. На стороні C вже є понад 3 мільйони користувачів, які щодня створюють понад 3 мільйони робіт AIGC. B-сторона є другим сегментом, який розвивається дуже швидко та співпрацює з рядом великих компаній, таких як McDonald's і SAIC.
Ми глибоко переконаємося, що з початку цього року традиційні великі галузі промисловості та традиційні підприємства, навіть ті підприємства, які, на вашу думку, мають мало відношення до AIGC, стікаються до AIGC.
Крім того, швидкість розвитку Wenshengtu є більш ранньою, ніж у Wenshengwen і ChatGPT, і її комерціалізація також раніше, приблизно на півроку раніше. Ми відчуваємо, що є багато підприємницьких можливостей у Vincentian сфері.
Тан Цзяюй:
Shengshu Technology — відносно молода команда, але вся команда проводила дослідження генеративного штучного інтелекту більше десяти років.За останні два роки вона опублікувала майже 30 найкращих доповідей на міжнародних конференціях, що є далеко вперед у галузі. Те, що ми в основному робимо зараз, — це базова мультимодальна велика модель, за допомогою якої модель може досягати різноманітних генеративних можливостей, таких як зображення та відео. На основі цієї моделі ми створюємо деякі наскрізні додатки на верхньому рівні, головним чином для сценаріїв 2C, і деякі додатки, які можуть знизити поріг створення.
Ван Пін:
Denlin Technology зосереджується на виготовленні вітчизняних високопотужних обчислювальних мікросхем GPU і є однією з перших вітчизняних компаній, які виробляють вітчизняні потужні обчислювальні мікросхеми. Сфери, які ми охоплюємо, варіюються від серверів з великими обчислювальними ресурсами до периферійних пристроїв.У нас є продукти з однаковою архітектурою та з різнорідною архітектурою. Продукти реалізуються в Інтернеті, розумних містах, розумному транспорті та інших сферах. Після створення великої моделі вона також налагодила хорошу співпрацю з багатьма компаніями AIGC.
**Вень Юнтен: Чи міг би Вуцзе поділитися з нами, як використовувати технологію AIGC для надання персоналізованих рішень щодо контенту для різних галузей і допомогти підприємствам оновити створення контенту? **
Ма Цяньлі:
Коли люди з усіх верств суспільства використовують AIGC, їм часто важко почати. Вони або мають сценарії, але не мають обчислювальної потужності, або у них немає професійної команди, або вони не збирають дані для відповідних галузевих програм.
Коли ми співпрацюємо з B-side, є різні шляхи від легкого до важкого.
Найлегша співпраця з маркетингом, тому що AIGC – це маркетинговий інструмент, який дуже легко досягти C-end. Ми багато співпрацювали з Chery Automobile, Libai Liquor, Semir тощо. У нас понад 3 мільйони користувачів, і ми співпрацюємо для проведення конкурсу малюнків AIGC. У той час компанія Chery Automobile хотіла найняти власного віртуального імідж-секретаря, спочатку була орієнтована на професіоналів і збирала десятки робіт. Пізніше ми співпрацювали з нами і зібрали відразу більше 7 тисяч робіт.
Трохи важча можливість використовувати нашу реальність, на зразок SaaS. Наприклад, якщо у вас є сцена Wenshengtu, у вас є маркетингова сцена, або у вас є сцена створення коміксів, або у вас є багато програм, і у вас зараз немає обчислювальної потужності, ви можете просто підключитися до наш інтерфейс безпосередньо. Це зрілий. Служби інтерфейсу. Наприклад, у McDonald's під час Дня захисту дітей ми провели AI-малювання, яке повернуло в дитинство.
Найглибший рівень співпраці полягає в тому, щоб мати промислові знання про галузь AIGC. Ви знаєте, яку галузеву модель ви хочете створити, які є больові точки в галузі, а потім використовуєте рішення цієї моделі, щоб її вирішити. Подібно до MaaS, модель як послуга. Ми щойно випустили модель для друку та фарбування з Wanshili, яка спеціально розроблена для цієї галузі. Вона повинна відповідати стандартам галузі друку та фарбування, стандартам виробничих машин і багатьом деталям. У зв’язку з цим у фотоіндустрії є фотомоделі тощо.
**Вень Юнтен: Чи є у вас якісь пропозиції для підприємств щодо створення промислових моделей? **
Ма Цяньлі:
Підприємства будуть дуже стурбовані питаннями безпеки. Оскільки великі моделі потрібно навчати з даними, якщо дані знаходяться в групі навчання моделі, як цього уникнути (безпека даних)? Можливо, є якісь рішення для приватизованого розгортання серверів і так далі.
Звичайно, в цьому є багато деталей, головне – знайти надійного партнера, а потім крок за кроком усувати всілякі підводні камені.
**Вень Юнтен: Shengshu Technology, яка є мультимодальною генеративною базовою модельною компанією, як побудувати відповідні екологічні відносини та відносини співпраці з цими партнерами. **
Тан Цзяюй:
Я думаю, що є кілька аспектів.
Безпосередній аспект – обчислювальна потужність. Окрім NVIDIA, ми проводимо спільні дослідження та розробки або спроби з компаніями, що займаються обчислювальною потужністю, які є основними компаніями, що займаються апаратним забезпеченням. Для партнерів краще розширюватись у сфері великих моделей, а для нас – знайти більш економічно вигідну обчислювальну потужність.
Також є велика співпраця щодо даних. Ваші професійні дані дуже важливі. Штучний інтелект схожий на дитину. Йому потрібно вивчати всілякі знання за допомогою даних, а потім створювати всілякі речі. Ми будемо співпрацювати з партнерами по роботі з даними для спільного створення.
Оскільки ми є базовим алгоритмом, включаючи базові можливості, побудовані від 0 до 1 як базовий постачальник технологічних послуг, окрім наших наскрізних продуктів, ми також надамо зовнішньому світу деякі генеративні можливості. Наприклад, Unbounded AI дуже добре розуміє конкретні сценарії, тому вони можуть використовувати наші можливості для подальшого розширення можливостей більш вертикальних сценаріїв. Ми активно співпрацюємо з такими постачальниками прикладних послуг.
**Вень Юнтен: Сьогодні ринок обчислювальної потужності дуже великий. Як Denglin дивиться на таку можливість і як використовувати переваги власних продуктів і технологій для розширення можливостей додатків, сценаріїв додатків AIGC і компаній. **
Ван Пін:
Це дуже велика можливість для нас. Ми хочемо надати краще та дешевше обчислювальне рішення.
Але перша передумова полягає в тому, що ми повинні вирішити проблему універсальності. Коли ми вперше запустили GPU, це була архітектура CMT, яка може дуже добре підтримувати розширення та має достатню простоту у використанні та універсальність. Це дозволяє кожному використовувати і це було швидко розгортається в різних вертикальних галузях промисловості, і це не означає, що є щось, що ви не можете вирішити.
На більш базовому рівні наші клієнти хочуть кращої та економічно ефективнішої обчислювальної потужності, що також є тією цінністю, яку ми сподіваємося надати нашим клієнтам. У нас є спеціальні оптимізації в штучному інтелекті, які можуть досягти вищої економічності.Загалом ми маємо перевагу споживання енергії в 2-3 рази.
У нас також є велика перевага, ми можемо побудувати велику одномашинну модель. Деякі клієнти більш чутливі до власних даних і навіть хочуть мати особистого помічника з приватними вподобаннями. Велика одномашинна модель може забезпечити високу обчислювальну потужність і може бути розгорнута та використана локально.
**Вень Юнтен: Чи можете ви поділитися з нами, як ви бачите майбутнє, або поставки мікросхем через 2-3 роки, і структуру ринку мікросхем. **
Ван Пін:
По суті, ситуація з постачанням все одно включатиме міжнародні відносини та китайсько-американські відносини. Вітчизняним компаніям стає дедалі важче отримати високоякісні мікросхеми зі Сполучених Штатів. Чесно кажучи, я особисто вважаю, що жодна вітчизняна компанія не може повністю замінити високоякісні мікросхеми зі Сполучених Штатів.
Але виходячи з цього загального фону, я вважаю, що напевно буде все більше і більше додатків, які використовують домашню обчислювальну потужність. Чим більше людей цим користуватиметься та вдосконалюватиме його, ми продовжуватимемо ітерацію та полегшуватимемо використання для всіх у майбутньому. треба говорити про ітерацію.
Що стосується кінцевої частки NV в Китаї, то тут є політичні чинники і наші спільні зусилля, я думаю, що наша частка буде зростати і зростати.
**Вень Юнтен: Чи можуть троє гостей з нетерпінням чекати своїх галузей, яким буде майбутній напрям розвитку технологій? **
Ма Цяньлі:
Заміна UGC на AIGC буде дуже страшною і нищівною річчю.
У Gartner прогнозують, що в найближчі три роки 10% матеріалів для людського виробництва буде створено ШІ, а не UGC чи іншими. Це може означати, що до 2025 року більше 30% того, що ви використовуєте на своєму мобільному телефоні щодня, буде створено ШІ.
Відповідно, обчислювальна потужність буде продовжувати розширюватися. Крім того, модель також мініатюризована, в майбутньому кожен може мати модель у своєму мобільному телефоні.
Виходячи з цих трьох пунктів, у майбутньому може виникнути сценарій, коли рекомендація щодо алгоритму не буде особливо важливою, а створення алгоритму стане важливішим.Вміст, який кожен читає щодня, не буде рекомендований алгоритмом, а створюватиметься алгоритм постійно. Так, кожен матиме індивідуальну та адаптовану модель, і ви та ця модель маєте подвійні стосунки один з одним.
У цьому випадку залежність дуже серйозна. Ви можете бачити все, що хочете бачити. Це дуже-дуже тривала уява. Але ми не думаємо, що це надто далеко, і цей екологічний прогрес дуже швидкий.
Повертаючись до точки зору, що галузі тісно пов’язані, технічна конкуренція може бути не особливо важливою, а екологічна конкуренція стане дуже важливою. Між вашою моделлю та іншою моделлю може не бути особливо сильного розриву. Ваша модель має багато екологічний Якщо ви ростете на ньому, буде багато екологічного персоналу, який займатиметься дослідженнями та розробками вашої моделі, що стане дуже важливим.
Тан Цзяюй:
У більш інтелектуальну інформаційну епоху штучний інтелект, що стоїть за ним, повинен бути мультимодальним.Він може виконувати мультимодальне розуміння, тобто вводити інформацію, і мультимодальне генерування, тобто виводити інформацію. Це має бути головною тенденцією технологічного розвитку.
Звичайно, у цьому процесі є багато труднощів, але ми добре справляємося з цим, і у нас є впевненість і рішучість робити це добре в цьому напрямку. Є надія, що всі модальності можна краще інтегрувати, зрозуміти та створити.
Крім того, тенденцією стане те, як використовувати менше енергії для створення більшої інтелектуальної цінності ШІ.
Вень Юнтен:
Ми в Baidu Ventures фактично інвестували в десятки компаній, що займаються генерацією штучного інтелекту, і інтенсивно спілкувалися з великою кількістю стартапів і галузевих сторін. Нарешті, ми також хотіли б поділитися деякими поглядами щодо впровадження всього генеративного ШІ. Є дві основні великі зміни.
По-перше, це зміна всього методу виробництва. Я вважаю, що ми побачили дуже великі зміни у виробництві або в усьому бізнес-сервері. Насправді тут буде багато можливостей. Ми також шукали можливості, включно з наступним поколінням мікросхем і платформою для розробки наступного покоління. Можливість, навіть, є можливість для ринку додатків наступного покоління, що дуже радіє нам.
Друге – зміна способу взаємодії. До цього продукт був основним. Я очікував, як користувачі використовуватимуть продукт, а потім розробив свій процес взаємодії. Але поточна взаємодія — це метод взаємодії з мовним інтерфейсом користувача як ядром.
Це означає, що існує багато сценаріїв застосування, які не всі вивчили, і він містить багато можливостей для трансформації, вдосконалення та навіть руйнування традиційних програм.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Діалог зі знаменитостями: AIGC змінює сотні галузей і тисячі підприємств. Як підприємствам оновитися, щоб скористатися цим імпульсом?
30 серпня в Шеньчжені відбулася конференція «2023AIGC Technology Application Conference», організована Chuangyebang.
У статті під назвою «Стратегії подолання — AIGC змінює сотні галузей і тисячі підприємств, як підприємства можуть модернізуватися скористатися ситуацією?» «Під час тематичного круглого столу Вен Юнтен, керівник відділу застосування штучного інтелекту BV Baidu Ventures, мав чудовий діалог із трьома гостями. Це:
**Вень Юнтен: За останній рік або близько того розробка базової моделі просувалася семимильними кроками. Але ми вважаємо, що коли штучний інтелект досягає певної стадії, він повинен заглибитися в галузь і створити галузеві програми. Далі я хотів би запросити всіх гостей коротко представитися. **
Ма Цяньлі:
Мене звуть Unbounded AI Ma Qianli, і я займаюся AIGC. Моєю основною сферою є графи Вінкентія. Розвиток необмеженого ШІ наразі має два напрямки. На стороні C вже є понад 3 мільйони користувачів, які щодня створюють понад 3 мільйони робіт AIGC. B-сторона є другим сегментом, який розвивається дуже швидко та співпрацює з рядом великих компаній, таких як McDonald's і SAIC.
Ми глибоко переконаємося, що з початку цього року традиційні великі галузі промисловості та традиційні підприємства, навіть ті підприємства, які, на вашу думку, мають мало відношення до AIGC, стікаються до AIGC.
Крім того, швидкість розвитку Wenshengtu є більш ранньою, ніж у Wenshengwen і ChatGPT, і її комерціалізація також раніше, приблизно на півроку раніше. Ми відчуваємо, що є багато підприємницьких можливостей у Vincentian сфері.
Тан Цзяюй:
Shengshu Technology — відносно молода команда, але вся команда проводила дослідження генеративного штучного інтелекту більше десяти років.За останні два роки вона опублікувала майже 30 найкращих доповідей на міжнародних конференціях, що є далеко вперед у галузі. Те, що ми в основному робимо зараз, — це базова мультимодальна велика модель, за допомогою якої модель може досягати різноманітних генеративних можливостей, таких як зображення та відео. На основі цієї моделі ми створюємо деякі наскрізні додатки на верхньому рівні, головним чином для сценаріїв 2C, і деякі додатки, які можуть знизити поріг створення.
Ван Пін:
Denlin Technology зосереджується на виготовленні вітчизняних високопотужних обчислювальних мікросхем GPU і є однією з перших вітчизняних компаній, які виробляють вітчизняні потужні обчислювальні мікросхеми. Сфери, які ми охоплюємо, варіюються від серверів з великими обчислювальними ресурсами до периферійних пристроїв.У нас є продукти з однаковою архітектурою та з різнорідною архітектурою. Продукти реалізуються в Інтернеті, розумних містах, розумному транспорті та інших сферах. Після створення великої моделі вона також налагодила хорошу співпрацю з багатьма компаніями AIGC.
**Вень Юнтен: Чи міг би Вуцзе поділитися з нами, як використовувати технологію AIGC для надання персоналізованих рішень щодо контенту для різних галузей і допомогти підприємствам оновити створення контенту? **
Ма Цяньлі:
Коли люди з усіх верств суспільства використовують AIGC, їм часто важко почати. Вони або мають сценарії, але не мають обчислювальної потужності, або у них немає професійної команди, або вони не збирають дані для відповідних галузевих програм.
Коли ми співпрацюємо з B-side, є різні шляхи від легкого до важкого.
Найлегша співпраця з маркетингом, тому що AIGC – це маркетинговий інструмент, який дуже легко досягти C-end. Ми багато співпрацювали з Chery Automobile, Libai Liquor, Semir тощо. У нас понад 3 мільйони користувачів, і ми співпрацюємо для проведення конкурсу малюнків AIGC. У той час компанія Chery Automobile хотіла найняти власного віртуального імідж-секретаря, спочатку була орієнтована на професіоналів і збирала десятки робіт. Пізніше ми співпрацювали з нами і зібрали відразу більше 7 тисяч робіт.
Трохи важча можливість використовувати нашу реальність, на зразок SaaS. Наприклад, якщо у вас є сцена Wenshengtu, у вас є маркетингова сцена, або у вас є сцена створення коміксів, або у вас є багато програм, і у вас зараз немає обчислювальної потужності, ви можете просто підключитися до наш інтерфейс безпосередньо. Це зрілий. Служби інтерфейсу. Наприклад, у McDonald's під час Дня захисту дітей ми провели AI-малювання, яке повернуло в дитинство.
Найглибший рівень співпраці полягає в тому, щоб мати промислові знання про галузь AIGC. Ви знаєте, яку галузеву модель ви хочете створити, які є больові точки в галузі, а потім використовуєте рішення цієї моделі, щоб її вирішити. Подібно до MaaS, модель як послуга. Ми щойно випустили модель для друку та фарбування з Wanshili, яка спеціально розроблена для цієї галузі. Вона повинна відповідати стандартам галузі друку та фарбування, стандартам виробничих машин і багатьом деталям. У зв’язку з цим у фотоіндустрії є фотомоделі тощо.
**Вень Юнтен: Чи є у вас якісь пропозиції для підприємств щодо створення промислових моделей? **
Ма Цяньлі:
Підприємства будуть дуже стурбовані питаннями безпеки. Оскільки великі моделі потрібно навчати з даними, якщо дані знаходяться в групі навчання моделі, як цього уникнути (безпека даних)? Можливо, є якісь рішення для приватизованого розгортання серверів і так далі.
Звичайно, в цьому є багато деталей, головне – знайти надійного партнера, а потім крок за кроком усувати всілякі підводні камені.
**Вень Юнтен: Shengshu Technology, яка є мультимодальною генеративною базовою модельною компанією, як побудувати відповідні екологічні відносини та відносини співпраці з цими партнерами. **
Тан Цзяюй:
Я думаю, що є кілька аспектів.
Безпосередній аспект – обчислювальна потужність. Окрім NVIDIA, ми проводимо спільні дослідження та розробки або спроби з компаніями, що займаються обчислювальною потужністю, які є основними компаніями, що займаються апаратним забезпеченням. Для партнерів краще розширюватись у сфері великих моделей, а для нас – знайти більш економічно вигідну обчислювальну потужність.
Також є велика співпраця щодо даних. Ваші професійні дані дуже важливі. Штучний інтелект схожий на дитину. Йому потрібно вивчати всілякі знання за допомогою даних, а потім створювати всілякі речі. Ми будемо співпрацювати з партнерами по роботі з даними для спільного створення.
Оскільки ми є базовим алгоритмом, включаючи базові можливості, побудовані від 0 до 1 як базовий постачальник технологічних послуг, окрім наших наскрізних продуктів, ми також надамо зовнішньому світу деякі генеративні можливості. Наприклад, Unbounded AI дуже добре розуміє конкретні сценарії, тому вони можуть використовувати наші можливості для подальшого розширення можливостей більш вертикальних сценаріїв. Ми активно співпрацюємо з такими постачальниками прикладних послуг.
**Вень Юнтен: Сьогодні ринок обчислювальної потужності дуже великий. Як Denglin дивиться на таку можливість і як використовувати переваги власних продуктів і технологій для розширення можливостей додатків, сценаріїв додатків AIGC і компаній. **
Ван Пін:
Це дуже велика можливість для нас. Ми хочемо надати краще та дешевше обчислювальне рішення.
Але перша передумова полягає в тому, що ми повинні вирішити проблему універсальності. Коли ми вперше запустили GPU, це була архітектура CMT, яка може дуже добре підтримувати розширення та має достатню простоту у використанні та універсальність. Це дозволяє кожному використовувати і це було швидко розгортається в різних вертикальних галузях промисловості, і це не означає, що є щось, що ви не можете вирішити.
На більш базовому рівні наші клієнти хочуть кращої та економічно ефективнішої обчислювальної потужності, що також є тією цінністю, яку ми сподіваємося надати нашим клієнтам. У нас є спеціальні оптимізації в штучному інтелекті, які можуть досягти вищої економічності.Загалом ми маємо перевагу споживання енергії в 2-3 рази.
У нас також є велика перевага, ми можемо побудувати велику одномашинну модель. Деякі клієнти більш чутливі до власних даних і навіть хочуть мати особистого помічника з приватними вподобаннями. Велика одномашинна модель може забезпечити високу обчислювальну потужність і може бути розгорнута та використана локально.
**Вень Юнтен: Чи можете ви поділитися з нами, як ви бачите майбутнє, або поставки мікросхем через 2-3 роки, і структуру ринку мікросхем. **
Ван Пін:
По суті, ситуація з постачанням все одно включатиме міжнародні відносини та китайсько-американські відносини. Вітчизняним компаніям стає дедалі важче отримати високоякісні мікросхеми зі Сполучених Штатів. Чесно кажучи, я особисто вважаю, що жодна вітчизняна компанія не може повністю замінити високоякісні мікросхеми зі Сполучених Штатів.
Але виходячи з цього загального фону, я вважаю, що напевно буде все більше і більше додатків, які використовують домашню обчислювальну потужність. Чим більше людей цим користуватиметься та вдосконалюватиме його, ми продовжуватимемо ітерацію та полегшуватимемо використання для всіх у майбутньому. треба говорити про ітерацію.
Що стосується кінцевої частки NV в Китаї, то тут є політичні чинники і наші спільні зусилля, я думаю, що наша частка буде зростати і зростати.
**Вень Юнтен: Чи можуть троє гостей з нетерпінням чекати своїх галузей, яким буде майбутній напрям розвитку технологій? **
Ма Цяньлі:
Заміна UGC на AIGC буде дуже страшною і нищівною річчю.
У Gartner прогнозують, що в найближчі три роки 10% матеріалів для людського виробництва буде створено ШІ, а не UGC чи іншими. Це може означати, що до 2025 року більше 30% того, що ви використовуєте на своєму мобільному телефоні щодня, буде створено ШІ.
Відповідно, обчислювальна потужність буде продовжувати розширюватися. Крім того, модель також мініатюризована, в майбутньому кожен може мати модель у своєму мобільному телефоні.
Виходячи з цих трьох пунктів, у майбутньому може виникнути сценарій, коли рекомендація щодо алгоритму не буде особливо важливою, а створення алгоритму стане важливішим.Вміст, який кожен читає щодня, не буде рекомендований алгоритмом, а створюватиметься алгоритм постійно. Так, кожен матиме індивідуальну та адаптовану модель, і ви та ця модель маєте подвійні стосунки один з одним.
У цьому випадку залежність дуже серйозна. Ви можете бачити все, що хочете бачити. Це дуже-дуже тривала уява. Але ми не думаємо, що це надто далеко, і цей екологічний прогрес дуже швидкий.
Повертаючись до точки зору, що галузі тісно пов’язані, технічна конкуренція може бути не особливо важливою, а екологічна конкуренція стане дуже важливою. Між вашою моделлю та іншою моделлю може не бути особливо сильного розриву. Ваша модель має багато екологічний Якщо ви ростете на ньому, буде багато екологічного персоналу, який займатиметься дослідженнями та розробками вашої моделі, що стане дуже важливим.
Тан Цзяюй:
У більш інтелектуальну інформаційну епоху штучний інтелект, що стоїть за ним, повинен бути мультимодальним.Він може виконувати мультимодальне розуміння, тобто вводити інформацію, і мультимодальне генерування, тобто виводити інформацію. Це має бути головною тенденцією технологічного розвитку.
Звичайно, у цьому процесі є багато труднощів, але ми добре справляємося з цим, і у нас є впевненість і рішучість робити це добре в цьому напрямку. Є надія, що всі модальності можна краще інтегрувати, зрозуміти та створити.
Крім того, тенденцією стане те, як використовувати менше енергії для створення більшої інтелектуальної цінності ШІ.
Вень Юнтен:
Ми в Baidu Ventures фактично інвестували в десятки компаній, що займаються генерацією штучного інтелекту, і інтенсивно спілкувалися з великою кількістю стартапів і галузевих сторін. Нарешті, ми також хотіли б поділитися деякими поглядами щодо впровадження всього генеративного ШІ. Є дві основні великі зміни.
По-перше, це зміна всього методу виробництва. Я вважаю, що ми побачили дуже великі зміни у виробництві або в усьому бізнес-сервері. Насправді тут буде багато можливостей. Ми також шукали можливості, включно з наступним поколінням мікросхем і платформою для розробки наступного покоління. Можливість, навіть, є можливість для ринку додатків наступного покоління, що дуже радіє нам.
Друге – зміна способу взаємодії. До цього продукт був основним. Я очікував, як користувачі використовуватимуть продукт, а потім розробив свій процес взаємодії. Але поточна взаємодія — це метод взаємодії з мовним інтерфейсом користувача як ядром.
Це означає, що існує багато сценаріїв застосування, які не всі вивчили, і він містить багато можливостей для трансформації, вдосконалення та навіть руйнування традиційних програм.