AGI时代的到来，会成为又一次技术革命的导火索吗？

杨冰心 • 2024-04-23 18:11

2024 年 4 月 20 日，由白鲸技术栈在北京举办的【AGI 时代，大模型重构技术底座】专题研讨会圆满落幕。

活动中，来自宜创科技、WebEye、Palo Alto Networks、新华社国家重点实验室、GLM 社区的嘉宾们相继带来了大模型技术的最新发展与实践落地，一同探讨如何把握大模型与 AGI 的实践与落地，共同推动科技的进步和市场的发展。

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GPT 时代的底层逻辑和创业机会

宜创科技创始人宜博

大模型应用的开发模式，可以是由 Pre-training（预训练）、Fine tuning（微调）和 Prompt engineer（提示词工程）三个阶段组成的 AI APP，也可以是由 Pre-training 和 Prompt engineer 组成的 AI APP。一般在大模型 LLM 时代的开发范式中，可分为算力层、模型层、中间层和应用层。

模型层中，尽管存在众多模型，但真正从头到尾独立开发的架构并不多。中间层包括 Fine tuning OPS 和 Prompt Ops，分别关注模型训练和提示工程。Prompt Ops 进一步细分为直接对话、RAG（检索增强生成）、Workflow（工作流程）、Universal Agents（通用代理）和 Autonomous Agents（自治代理）等层面。其核心能力包括知识融合、情绪感知等，且随着参数量的增加，模型展现出了上下文学习和涌现能力。涌现能力是大模型所特有的而小模型所不具备的能力。例如，ChatGPT3 相较于前两代模型，因为参数量的增加，展现出了更强的泛化能力和上下文学习能力。而没有涌现能力的大模型只能被称之为一个复读机。

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再说到开源模型，开源模型的发展对国内企业尤为重要，因为它们可以弥补企业在算力和数据方面的不足。开源模型如千问 72B 和阿里的模型已经展现出接近 ChatGPT4 的能力。此外，ChatGPT5 预计将带来原生的多模态能力，包括视频和图片的处理，这将进一步推动影视等行业的变革。

大模型不仅仅是互联网的革命，更是供需不对称的解决者。它们通过泛化文本对话、非监督处理文本和数据、涌现和推理等能力，正在改变产品开发和用户体验。未来，所有产品都将与 AI 结合，形成新的产品特性和功能。大模型的发展将继续推动自动化和智能化的进程，为各行各业带来深远的影响。

智领未来：GCP 如何助力 AGI 落地

WebEye 解决方案架构师那曙晴

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AGI 是能够执行复杂任务的 AI，具有通用性、认知能力和适应性，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立作出决策。例如，三七互娱利用 AI 技术提高生产能力和效率，构建了情报系统、AI 研发设计中台和智能投放系统，显著提升了立项效率和投放效率。

GCP AI 技术栈提供了丰富的基础设施和 GPU 产品，支持从算力到模型再到应用的全方位需求。谷歌云的大语言模型 Gemini 1.5 支持文本、图像、视频和代码的理解，并具备上下文窗口输入能力。通过 fine tuning，我们可以得到适合特定用例的小模型，表现远超传统翻译引擎。

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此外，我们还利用 GCP 能力搭建了隐私计算平台，实现了多方安全计算和联盟学习。AI Agent 在快速翻译、视频亮点生成和邮件回复等方面展现了强大能力。特别值得一提的是电商智能导购案例，它通过与用户交互，智能推荐商品，分析用户评论，提供个性化建议，最终帮助用户完成购买并提供后续服务，展现了接近通用人工智能的能力。

总结来说，AI 可以通过提升产品和内容的生产效率、消费效率和用户规模，帮助企业实现商业价值。作为大陆唯一通过 MSP 认证的合作伙伴，WebEye 拥有二十多位专家和工程师，致力于利用 GCP 和 AI 技术等先进技术推动客户业务增长。

AGI 时代下的数据安全与合规

Palo Alto Networks 中国区技术总监李臻

随着 AI 技术的发展，在技术应用过程中，数据安全与合规成为重要议题。AI 的应用提高了工作效率，但也带来了数据安全等挑战。所收到的网络攻击面因大模型应用而扩大，如何保证AI应用安全、防止敏感数据泄露成为关键问题。

AI 带来的风险包括数据泄露、知识产权损失、合规性问题等。企业在应用 AI 时，需要重视数据安全和合规性问题。Palo Alto Networks 提供的 DSPM（数据安全和隐私管理）和 DDR（数据风险评估）等产品，可以帮助企业对数据进行分类、检查配置问题、监控敏感数据，从而保护数据安全。此外，Palo Alto Networks 还关注软件供应链安全，通过产品如 Prisma Cloud 等，提供从代码到云端的全生命周期防护。

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在 AI 应用加速的背景下，在应用开发过程中就需要重点考虑安全问题。Palo Alto Networks 自 2021 年进入中国市场，提供网络安全即服务的 SaaS 应用，旨在帮助客户无需自建平台即可保护应用和数据安全，作为企业可信赖的信息安全合作伙伴，公司在过去十年中大量使用 AI 技术，专注于安全检查和防护，与当前讨论的生成式 AI 或大模型有所不同，帮助客户共同应对 AI 带来的安全挑战。

AGI 时代媒体应用探索

新华社国家重点实验室总架构师蔡昌艳

得科技而善用，用科技而善成。基于新华社可信数据源训练的媒体行业专属大模型，实验室在此基础上打造了“新华全媒体生态云引擎 2.0”。集图、文、视频等全媒体智能创作能力内容于一体，旨在助力泛媒体领域机构更便捷高效创作高质量传播内容。

对比市面上大部分内容智能生成应用，“新华全媒体生态云引擎 2.0”聚焦媒体领域，基于新华社的采编专家数据进行模型训练。例如 AI 写作助手，可支持写文章、摘要、文案润色、多语种翻译、取标题、写社评、文案润色等场景。结合联网能力，可以快速归集写作素材、分析数据趋势，提升文案写作效率。又或AI绘画助手，无需专业绘画技能，“文生图、图生图”即可生成高质量画作，支持 30+创意风格，没有侵权风险。

另外，在 AI 大模型写作方面，推出了新华妙笔 AI 大模型写作平台，平台采用最前沿的大数据、自然语言处理、AI 深度学习三大技术跨界融合，公文写作领域集查、写、审、学一体的在线公文写作工具，专注为大学生、公考生、教师、社区工作者、公务员、企事业单位等广大材料岗位人员，提供公文内容权威供给、公文内容决策辅助、公文内容辅助创作、公文内容 AI 审核、公文写作学习指导等多样化服务，助力知识密集型专业人士效率提升与知识赋能。

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使用 LLM 能力和开源框架上手应用开发

GLM 社区技术布道者张昱轩

随着大模型能力的显著提升，无论是开源还是闭源模型，都在快速发展。基于 ChatGPT 3 等模型，通过优化代码和教程，快速上手和应用最新模型。

安全性由 AI 公司维护，提升了模型能力。在软件出海和 AI 逻辑应用方面，当前的开发方式发生了变化，不再是逐行编写代码，而是学习 Agent Cot 的代码能力。开源框架简化了开发流程，避免了重复造轮子。大模型厂商提供的 API，如 OpenAI，使得通过几行代码解决问题成为可能。

开源社区提供了丰富的资源，如 LangChain 和 Dify，它们封装了多个模型，简化了任务执行。Weaver 是一个全面的代码框架，提供了清晰的思维链和框架。在选择产品展现方式时，考虑目标用户和模型类型。

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例如，微信机器人提供了简单的交互方式。考虑 API 模型以避免高并发和本地算力问题。开源框架可以降低开发成本，同时提供轻量化或完整功能的选择。以 AI 表情生成器为例，我们使用 ChatGPT 等开源框架，结合知识库和数据库检索，快速找到正确的表情。开源框架使开发者能够轻松挖掘大模型的潜力，推动优质应用的开发。

最后，选择最适合自己的模型和交付方式，实践是关键。开源社区提供了丰富的资源和支持，欢迎大家通过 TikTok 等渠道交流。谢谢大家！

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