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一、面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？ 随着人工智能技术的不断发展与应用，越来越多的企业开始考虑如何利用AI技术提高自身产品的竞争力。而在实际应用中，大规模深度神经网络已经成为AI领域的核心技术之一。 对于产品，如何用大模型进行改造呢？首先需要了解的是，什么是大模型。所谓大模型，就是指拥有海量参数（一般都在数亿以上）和深层次结构的神经网络模型。大模型的出现主要得益于计算能力的提高和数据集的丰富，从而使得模型可以处理更加复杂的任务，并且具有更高的准确率和泛化能力。 因此，在面向AI时代，如果想让产品更好地适应市场需求，就需要运用大模型对产品进行重新升级。以下是我个人认为产品可采用大模型的三种方式： 引入自然语言处理(NLP)大模型，优化文字信息处理 在移动互联网时代，信息爆炸式增长给我们带来了方便的同时也带来了很多问题。其中最棘手的问题是信息过载，导致我们难以快速准确地获取所需信息。而在这种情况下，产品可以通过引入NLP大模型来优化文字信息处理。 例如，在智能问答领域，可以使用基于深度学习的语义匹配技术和语言生成技术，使得机器在理解用户意图、分析问题类型方面更加准确和精细，从而提高回复准确率和响应效率。 引入计算机视觉(CV)大模型, 优化图片信息处理 除去文字信息处理，图片也是很重要的一个信息来源。通过利用CV大模型，能够实现针对图片自动识别、分类、抽取关键信息等功能，进一步提升产品服务能力，甚至推出新的产品形态。 例如，在电商平台中，可以通过运用CV大模型进行商品标签自动生成、精准搭配推荐、图片搜索等操作，将传统的文本检索转变为直观性较强的图片或者视频检索方式，给客户更好的购物体验。 引入音频识别(AI)大模型, 优化声音信息处理 另外一个非常有前途的领域就是声音交互场景。如果采用AI大模型作为改造手段，那么可进行人-机对话交互的能力升级。而音频识别大模型常用于提高智能语音和智能对话质量，不仅涉及到自然语言处理相关技术，更需要利用波形数据、声谱特征等方面知识。 总之，在进行产品改造方案设计的时候，可以从上述三个维度出发，并结合实际场景应用情况选择适当操作手段进行改造。 二、阿里所有产品将接入大模型全面升级，你觉得这会带来哪些新的体验？ 相比单独某一商品或服务部门使用大模型进行改良，集团整体启动AI大模型全面升级则意义更为深远。在任务层面，剥离各个业务领域所需的AI核心算法，则能够实现集中投入和产出，以最小的代价实现最优效果。 在用户侧，我们首先可以期望到商家和通行者建立起更加紧密和直接的联系，尤其是在生活日常方面。因为对于有海量用户数的互联网公司而言，客户信息缺少分析难度是几近天文数字的。但是只要运用了基于AI技术的大模型，则无论是顾客购买品牌偏好还是消费行为数据分析，均可得到更精准的定量结论，从而能够提供个性化服务和产品推荐。 就拿阿里巴巴而言，它可以将淘宝、天猫上面的展示效率以及搜索引擎优化进一步提升，让消费者通过声音或手势搜素商品或观看图像进行购物体验。这也意味着，在大模型全面应用之后，原有的增长点仍将很好地保留下来，而且还会带来新的增长。 三、对于个人而言，AI大模型将如何改变我们的生活？ 在日常生活中，AI大模型所扮演的角色已经越来越重要了。虽然AI应用可能涉及到隐私问题，但是如果态度控制的得当，则不可否认，其实际价值并没有被完全激发出来。我总结了以下几个方面： AI大模型的技术将赋予用户设备更高的感知能力 作为智能电子产品本身有意义与贡献，则需要随时紧跟市场需求加强创造性开发，而AI+IoT 的结合则顺理成章。比较具体的例子就是，家庭条件良好的人可以通过内部智能家居系统自动控制温度、收音机、照明等设备和家庭娱乐设施。这样一来既提高了家居生活品质，同时也增加趣味性。 另外，在手机应用方面也很显著。图像识别技术在用户介面的运用还是比较多的。以某在线刷卡游戏产品为例，它运用了摄像头里捕捉到的画面进行卡片扫描，并根据图片上的数据提示玩具产生意向-—而这种办法并不会让用户感觉到过于累赘或者操作复杂。 AI大模型将带给个人更大的价值体验 尤其是当AI与移动互联网相结合后，则变得更具创造性与可行性。比如说基于驾驶记录和车上传感器，车险公司就能实时监测途中异常情况如速度超限、距离次近等问题，提供行车安全提醒服务；再有APP预约缴纳交通罚款等功能，都是建立在移动端快捷便利User Experience 的基础上。 AI大模型将发挥更大社会理化效益 在医疗领域，我们可以利用CT、MRI等设备进行大批量数据的采集，并将其提供给基于AI技术开发出来的诊疗辅助系统。这不仅可提升医生岗位效能和患者就医体验，还可以优化床位使用率等方面带来便捷。 四、你最想用AI大模型升级的产品是什么？会如何升级？ 对于企业或个人而言，无论是商务行为还是日常生活，都应该理性地看待AI应用在经济和社会领域所带来的影响以及挑战。AI掘金具有很重大的作用可能需要通过网络讨论更多安全与隐私问题。但是，在AI大模型升级方面我的建议是：首先从现实场景小范围灵敏度检验入手，尤其是在高风险数据揭露反映时保持警觉。例如： 交通 如果能够结合路况质量分析和道路管理改进，则可协助交通部门提高公路运输效益并减少时间耗费及车祸事故造成的伤害。此外，它也将有助于过滤流源污染物排放与城市肝胆相照。 健康 身体健康和医疗服务是AI模型的一个很好的切入点。远景显然是建立人工智能辅助医院流程，同时可以将诊断结果及时地反馈给患者等。 金融 以大数据背景下发展出来的金融科技公司更容易通过自有平台或第三方拓宽客户粘性，并通过整合基本用户活跃度与行为数据以提供投资价值分析功能。而这项业务在引用AI技术后更将贡献信用评级咨询、风险可控性管理等重要内容，从而使得产业各个环节更加深耕优化，生态也会随之完善起来。 总体说来，在大模型因应当代社会需求上，对于企业而言，其需要以开放、协作方式愉快接纳各种新型技术介绍；而对于消费者则依赖企业带给他们草根式可能，丰富多样至实用种类全都包罗万象的生活选择机会。