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科大讯飞董事长刘庆峰:大模型落地全新时代,AI应用步入场景化深水区

      在过去的两年中,以大模型为代表的通用人工智能开启了一个全新的时代,而这个时代的大幕才徐徐拉开。今年的诺贝尔物理学奖、诺贝尔化学奖都颁给了人工智能强相关的专家,一个是AI for Science,一个是Science for AI,“人工智能改变科研范式”正成为科技界的共识和梦想。
在10月24日举行的第七届世界声博会暨2024科大讯飞全球1024开发者节开幕式上,科大讯飞董事长刘庆峰在演讲时表示,大模型的发展不仅在通用底座能力上不断进化,而且在长链条逻辑推理、思维链能力以及多模态上不断发展。在刘庆峰看来,目前已经进入通用模型和专用模型相结合、端测模型和云端模型相结合、软件和硬件相结合形成的全新的大模型落地时代。
AI应用进入场景化深水区
      大模型落地进入更复杂的深水区。刘庆峰称:“当我们推出新模型时,必须有对应的场景让大家看得见摸得着。我们已经开放大部分底座能力,并且不断提升对标全球最好的水平。”
同时,他列举了几个例子。比如科大讯飞将技术与硬件进一步深度结合,推出的科大讯飞多语种AI翻译透明屏,就是将讯飞的麦克风阵列、透明屏显示技术以及翻译技术整合在一起,可以实现多语种的面对面交流;工业场景中的AI汽车检测,能够实现智能座舱人机交互效果的全自动评测,可覆盖汽车车控、导航、媒体系统等1383个功能点,满足90%以上的智能座舱人机交互场景全自动检测需求;另一个就是基于星火大模型打造了软硬件一体化的儿童机器人——阿尔法蛋围棋机器人,通过软硬件一体化创新,成功实现降本……正如刘庆峰所述:“AI技术正在不断以大家喜闻乐见的、能接受的、更加具备工业鲁棒性的形式进入每一个领域的深水区,不断地向场景化、实用性方向发展。”
过去一年,在全国产算力底座的支持下,科大讯飞的大模型技术到底发展得怎么样?大模型只是一个底层技术创新,还是真的能够与应用对接?对此,刘庆峰介绍,今年1—9月,讯飞星火赋能的智能硬件GMV(商品交易总额)同比提升50%,总销量增长50%。截至10月23日,今年的“双11”大促科大讯飞全渠道GMV同比增长280%,且正处于一个非常重要的快速增长阶段。讯飞星火App安卓下载量达2亿,苹果iOS评分4.8分,是可下载大模型App中的第一。具体应用方面,讯飞星火PPT制作功能深受大学生欢迎;视频制作功能吸引有437万的创作者。娱乐、游戏、社交、学习、办公,今天大模型的应用百花齐放。
声博会现场,科大讯飞正式发布了讯飞星火大模型4.0 Turbo,其在数学能力和代码能力方面超过了GPT-4o。刘庆峰介绍,在艾伦人工智能研究所、OpenAI等权威机构发布的14项主流测试集中,讯飞星火4.0 Turbo在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学、代码和多模态这七个能力上已经超过了GPT-4 Turbo,数学、代码能力已超越GPT-4o。刘庆峰认为,让大模型更深入地进入各种应用场景,它的单次使用效率,训练速度和成本是非常关键的。因此,讯飞星火大模型4.0 Turbo不仅性能提升,效率也提升了50%。
此外,科大讯飞在会上还发布了星火多语言大模型。业内认为,大模型会彻底地改变产业形态和竞争格局,会带来科研范式的重大变革,决定一个国家未来的安全和在全球的话语权。大模型越用越聪明,是自我迭代的,就像PC和互联网诞生一样,会成为社会最基本的底层能力和工具。刘庆峰强调,如果中国的大模型厂商都只做中文,全球没有第二种选择,我们就必然会被锁在中国范围之内。据他介绍,星火多语言大模型首批除了中英文之外,还支持俄语、日语、阿拉伯语等8个语种。
用人工智能技术满足民生刚需
      “用人工智能技术满足社会刚需,是科大讯飞一直以来的出发点之一。”刘庆峰称,为了让各行各业更好落地大模型,科大讯飞构建了从“建算力、理数据、训模型,到落场景、保安全、精运营”的全套解决方案。在此次大会上,科大讯飞面向教育、医疗、司法、政务服务、企业办公等多个行业场景发布了最新的产品应用。
刘庆峰表示,从知识到能力、到素养,大模型不断地赋能教育,这中间既要有多年的数据积累,更需要有技术不断地进步,还有实用过程中的打磨。因此,面向教育领域,科大讯飞发布基于“问题链”的高中数学智能教师系统;在政务服务场景中,科大讯飞首发搭载政务大模型的“星火智办一体机”;面向医疗领域,科大讯飞进一步提升医疗大模型的能力,发布讯飞星火医疗大模型2.0,医疗海量知识问答、医疗复杂语言理解、医疗专业文书生成、医疗诊断治疗推荐、医疗多轮交互、医疗多模态交互等六大核心场景能力显著提升。刘庆峰介绍,AI助手可以帮助诊断准确率从76%提到90%。同时,科大讯飞将向全国所有优秀医生开放算力以及大模型的基本能力,大家可以调优、训练;并对相应数据进行脱敏,供大家训练,形成共创模式。
科大讯飞董事长刘庆峰:大模型落地全新时代,AI应用步入场景化深水区

                                                                                                                                                                    

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