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炸裂全場!百度如流超級助理、Comate X兩大黑科技工作生產力狂飆

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舉報 2023-08-17

2023年的WAVE SUMMIT深度學習開發者大會來得比往年稍晚了些,卻有著不同尋常的意義。

過去半年多時間里,大模型可以說是駐留在浪尖的一個名詞。幾乎所有行業都在討論大模型的話題,涌現了哪些超出預期的能力,將對產業產生什么樣的影響,以及大模型浪潮下的機會窗口在哪里。

誠如百度CTO王海峰在主題演講中的觀點:以大語言模型為代表的人工智能正在深入千行百業,加速產業升級和經濟增長。在這個進程中,技術創新和應用落地形成良性循環,理解、生成、邏輯、記憶等能力持續提升,產業應用的廣度和深度持續拓展,大語言模型為通用人工智能帶來曙光。

而對于大模型所能釋放出的生產力,百度集團副總裁、百度首席信息官李瑩也在演講中進行了系統的闡述,并以百度旗下的智能工作平臺如流為例,深度拆解了大模型如何重構辦公場景新范式。

01 兩個“智能濃度”極高的黑科技

時間回到四個月前,“文心一言在百度內部全面應用在智能工作平臺如流”的消息吸引了許多人的注意。外界還在討論怎么獲取文心一言的邀請碼時,如流已經在文心大模型的加持下實現了智能創作、編碼智能推薦等功能,并在百度內廣泛使用。

個中原因并不難解釋。

協同辦公是天然的高知識密度場景,每天有大量的文檔、消息、記錄等知識沉淀;大模型恰恰擅長推理、歸納和創造,最早被發掘的正是圖像、寫作等知識型的技能。大模型和協同辦公的相遇,可以說是百度內部對大模型提升工作生產力能力的直接驗證,想要掀起一場一拍即合的效率革命。

2023 WAVE SUMMIT的主論壇上,百度集團副總裁、百度集團首席信息官李瑩在演講中特意演示了如流的兩個“黑科技”。

第一個是超級助理。

借用李瑩的原話,超級助理可以理解為一個人人擁有的,懂你、專業、實時陪伴的工作助理?;谟米匀徽Z言輸入的需求,超級助理可以通過調用插件完成文檔處理、會議預定、差旅安排、數據分析等任務,將原本小時級的工作內容,被壓縮到了分鐘級乃至秒級。

比如語音輸入“我后天上午去上海研發中心開會,當天返回北京,請幫我規劃行程”的指令后,超級助理會先查詢用戶的日程,發現明天上午有會議時,溫馨地預訂了下午的機票,并且人性化地推送了百度上海研發中心附近酒店。

再比如需要做BI分析時,可以用自然語言問超級助理“最近的銷售目標完成情況如何”,會自動查詢相關銷售數據,并生成表格、柱狀圖等分析結論,甚至可以評估銷售目標的風險、查詢最近的商機、分配各團隊的工作。

第二個是Comate X智能編程助手。

早在去年9月份,百度就已經基于文心大模型開發了智能研發工具Comate,而后基于“文心一言”的新能力,升級成為Comate X智能編程助手,可實現代碼的快速補齊、自然語言推薦代碼、自動查找代碼錯誤以及注釋的生成、接口的生成等等,目前已經支持30多種語言、10多種IDE。

在現場的演示中,百度的工程師向Comate X輸送寫一個激活碼程序的任務后,幾分鐘內即實現了代碼生成、代碼注釋、單元測試等一系列操作,工程師在整個過程中沒有操作一行代碼。

兩個“黑科技”放在大會最后產業實踐篇,但不難從中看到極高的“智能濃度”。

不管是超級助理還是Comate X,都在某個場景下提供了全鏈條服務,用戶只需要準確描述需求,在執行任務的過程中不需要或者僅需人類簡單的確認操作,至于如何理解需求、如何整合系統、如何生成答復,都由AI自動去完成,很多冗長的過程被大模型的能力給“折疊”了。

02 回到問題起點的AI原生思維

其實在生成式AI走紅后,不少產品開始了智能化改造,譬如將大模型能力和語音識別融合,用于增強會議速記的準確性;將寫作能力移植到筆記類產品,試圖幫助用戶根據大綱自動生成內容…….

可從實際體驗來看,很多都屬于“半拉子”產品,只承擔單一功能、解決碎片問題。對此,李瑩的觀點非常鮮明:“生成式AI革命帶來的不僅僅是一種可以嵌入到產品里的技術元素,更是一種新的基于AI原生的思維方式?!?/p>

在企業辦公領域,對于什么是AI原生思維,李瑩曾在媒體采訪中用“Native Language(原生語言)”做過類比:母語就是原生語言的代表,我們一切思維的起點都是通過母語邏輯進行思考,表達自然而然發生;同樣,AI原生思維需要回到問題的的起點,用AI的視角來思考、用AI的框架來分析、用AI的方式來解決。

直接的例子就是如流的超級助理。

在策劃“超級助理”這個產品時,如流內部確定了三個產品特征。首先是“懂你”,通過持續學習員工的習慣、偏好、工作模式,能夠實時地了解員工的需求;然后是“專業”, 不僅有廣泛的通識知識,還要具有細分領域和企業的私域知識,并能做專業的任務執行;接下來是“實時陪伴”, 隨時隨處都可以喚起,并可以在適時的時候跟用戶進行主動的交互、通知、提醒等等。

想要實現這樣的能力,絕非是將AI整合進某個模塊就能解決的,確切地說,如流為此重塑了兩個流程:

一是重塑工作流程。傳統的辦公流程通常要安裝IM、OA、CRM等多個產品,然后在多個系統、應用間來回切換。超級助理提供的是一個入口,用戶通過自然語言交互的方式,獲取不同系統的功能。對于用戶來說,只需要在這個向超級助理描述需求,不需要關心背后的系統是什么。

二是重塑IT系統框架。傳統的IT系統多半是獨立的,數據互不連通,想要用統一入口去交互,前提是每一個系統的能力被原子化、插件化,就像差旅系統的預訂能力、日程設置能力,先成為大模型的插件,將系統改造成是對模型友好的,然后被超級助理用來滿足用戶的需求。

再來理解李瑩眼中的AI原生思維,核心就是要跳出產品開發的固有范式,回到問題的起點,深入思考用戶的需求是什么,再用AI端到端去解決,無形中改寫了用戶和需求之間的關系,對傳統場景進行了重構。

做一個總結的話,如流基于AI原生思維打造的超級助理,不再局限于對話式的問答,對用戶的工作內容、協作情景、角色信息等進行深入理解,小到一個知識點,大到復雜的流程審批,都能直接滿足。

03 “創新流水線2.0”,加速知識循環

按照百度創始人、CEO李彥宏的說法:“大模型時代來了,每一個產品都值得重做一遍?!庇肁I原生思維重構的如流,所瞄準的不只是效率的提升,同時也在賦能企業的知識管理。

對知識管理稍有了解就會知道,這并不是一件容易的事。比如很多企業想要把知識沉淀下來,然而,收集與記錄只是知識管理的起點,知識要釋放出價值,還需要整理、輸出與循環。一個司空見慣的現象,員工離職時往往會交接一份長長的文檔,但文檔并不能和知識劃等號,人離職的時候,知識也就流失了。

李瑩在2022年提出了“創新流水線=AI×知識管理”的理念,希望用AI的能力重塑整個知識管理的過程,即先用大模型學習異構知識,再利用搜索和推薦的能力去分發,繼而幫助員工更好地應用知識,形成創新的正循環。

這樣的一套邏輯相當有想象力,假如知識可以不斷地循環流動起來,意味著每一個員工都可以站在“巨人的肩膀上”做創造性的工作。其中的挑戰在于,能否將沉淀的資料形成有用的知識,能否讓員工簡單高效地獲取知識,能否在知識管理的基礎上輔助創新。

當大模型時代來臨,創新流水線該怎么做?

和許多新物種的誕生相似,大模型也在經歷蒙眼狂奔的局面,以至于有人用“百模大戰”來形容這一盛況。所幸在魚龍混雜的大模型江湖里,并不缺少一些權威機構和媒體的評測,客觀還原了大模型的真實現狀。

IDC發布的《AI大模型技術能力評估報告》顯示,百度文心大模型在14個參評模型中拿下12項指標的7個滿分,綜合評分位列國內主流大模型第一;人民數據發布的《AI大模型綜合能力測評報告》顯示,文心一言不僅綜合評分超越ChatGPT,位居全球第一……

基于文心大模型全方位技術積淀,李瑩在WAVE SUMMIT上提出升級知識管理理念至“創新流水線2.0”,大模型帶動創新流水線核心引擎升級,隨之而來的是技術底座、知識管理對象、知識管理運行方式和產品形態四大方面全面升級。大模型可以不斷學習相關的企業知識,將知識范疇從文本和數據延伸到了系統及服務能力,并在知識理解生成的同時,擁有很強的執行能力,去完成工作任務。

前面提到的超級助理,就是“創新流水線2.0”理念下的AI原生應用。除了預定會議、群聊轉發、跨端學習等能力,超級助理的應用場景還包括智能文檔處理,以“查文檔”為例,即使忘記了文檔名稱,只要向超級助手描述需求或文檔出現場景,就可以直接獲得目標文檔,不必再在不同的系統間來回跳轉,而是用一種全新的方式把沉淀的知識循環起來。

參照一百多年前的“福特式流水線”,在人工智能催生的新一輪工業革命中,知識管理也將更加“流水線化”,以往躺在“故紙堆”和系統里的廣義知識被大模型加速循環,或許就是知識管理質變的開始。

04 寫在最后

回顧整個2023 WAVE SUMMIT,除了如流對辦公場景的重構,“文心一言”的5大原生插件,讓大語言模型的能力邊界進一步擴展;飛槳開源框架迎來2.5版本,圍繞大模型的訓練、推理、硬件適配進行了全面升級;星河大模型社區、大模型插件機制以及生態計劃,不斷降低大模型落地應用的門檻。

據百度披露數據,目前飛槳已經凝聚800萬開發者,服務20萬家企事業單位,基于飛槳創建了80萬個模型。大模型重構的將不僅僅是辦公場景,這只是一個縮影,越來越多的場景即將或正在被大模型重構。


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