大模型的风，吹进中小学了。
在河南，十几所中小学的学生老师，都已经用上专用大模型辅助学习和教课。
而且是熟读新课标教材的那种，解答习题正确率达到。
但开发难度并不高，无需拿着海量数据从头训练一个模型，甚至都不一定需要懂编程，大幅降低大模型应用落地门槛。
这就是 腾讯云 刚刚公开的大模型商业化新进展。
在腾讯云生成式AI产业应用峰会上，鹅厂一口气发布 腾讯混元 大模型最新进展、 三大引擎工具 、以及全面升级的 腾讯云TI平台 等。
他们共同将大模型应用落地全流程链条进行大幅革新。
比如开头提到的教育行业落地案例，就是基于腾讯云最新发布的大模型 知识引擎 实现。仅需5分钟，该引擎即可帮助用户生成“企业级”的AI问答应用。
透过如上实际落地案例，腾讯云究竟如何理解生成式AI产业应用？有了更明确解答。
5分钟，做一个大模型问答应用
腾讯云提出的知识引擎是一个基于LLM+RAG模式的知识应用构建平台。
它整合了 腾讯混元大模型以及行业特定大模型能力 ，并结合文档技术，可以向用户提供大模型企业只是服务应用模板，以及文档解析、向量检索、多轮改写等原子能力。
在河南中小学实际落地的豫教大模型就是在混元的基础上，通过知识引擎构建、引入海量教育领域数据，微调之后的行业大模型。
从技术架构来看，知识引擎分为3层：
其中，大模型底座是基础设施，关键组件为 大模型推理与解析引擎 ，它通过高度优化的模型推理能力处理复杂数据解析和理解任务，确保信息提取的精确性和效率。
平台层涵盖知识问答系统（含任务导向型应用）。中间层负责整合大模型底座能力，提供问答、信息检索等服务，通过标准化接口实现与不同业务场景灵活对接。
应用层包括控制台界面和开放API接口，面向终端用户和开发者，能够让大模型能力轻松被嵌入到各类外部系统中。
为了能够达到更好的应用效果，腾讯云知识引擎在底层算法方面进行了一系列创新：
首先，知识引擎使用腾讯自研的TRAG技术，不局限于向量化和检索增强，对全流程每个环节进行优化，包括文档处理、检索、理解和生成等。
其次， OCR解析大模型 能够直接端到端分析各种复杂文档，比如文档元素多样（包括段落、图、表、子图等）排版复杂（如横纵向多栏、图/图注群组等）的Word。通过将复杂文档图片表格转换成可编辑的Markdown文本，它可以准确识别图表等关键元素，并且按照人类阅读顺序理解文档，整体准确率提升25%。处理复杂图文PDF、PPT方面，腾讯云知识引擎还开发了混合图文的多模态阅读理解大模型。
然后，RAG能够精确检索的前提是做好知识切分，如何保证整个信息块的语义完整一直是业内难题。腾讯云采用了一种“暴力解法”， 提出业内首个基于语义判断的知识切分模型 ，用大模型的方式直接对每个文本做语义级别的切分，然后对多个段落去做更准确拆分，确保每个切片在长度可控的情况下语义是最完整的，没有缺字、断章取义的情况。
最后在检索方面，腾讯云智慧引擎通过长文档embedding模型， 将检索最大长度提升至4k字符 ，远高于业内平均水平（通常512字），并采用混合检索、text2sql表格检索等策略，进一步提高复杂知识的检索精度，可以处理 上万行超大表格 的精确筛选。
在提升平台专业性的同时，腾讯云知识引擎还保障了 易用性 。
它提供开箱可用的应用模板和可被集成的原子能力API， 低代码/无代码即可快速创建大模型应用 。并构建了完善工具链，支持用户自定义模型选择、角色设定、提示词自动优化、知识库管理及维护等，同时支持对话测试-修正-发布-反馈增强的一站式处理。
实际应用流程只需4步，短至5分钟即可搞定。
第一步，一键导入企业专属知识。
第二步，填写基础配置。也就是你想要一个怎样的大模型助手，比如汽车售后专家、保险销售、理财顾问等。
然后选择相应的底层模型。
第三步，测试发布。
第四步就能接入应用了。
通过API调用，快速接入智能客服、内部只是问答、数字人等产品，一个企业级的知识问答应用就答应好了。
此外，基于腾讯自研的高性能向量数据库（可支持百万级QPS及毫秒级查询延迟）以及相关加速技术，腾讯云知识引擎能在保障精度的前提下进一步提升模型推理性能。实际展示中，每次回答完成基本耗时在5秒左右。
总结一下，腾讯云知识引擎集成更先进的技术，同时还降低使用门槛，主要面向编程小白or非专业人士，能推进大模型应用更快走向千行百业。
这不仅给当下RAG需求市场提供了一个新选择，同时也是生成式AI应用落地的一个范式参考。
而这还只是腾讯云生成式AI产业应用峰会新发布内容的冰山一角。
一同亮相的，还有 腾讯混元最新进展和腾讯云TI平台全面升级 。
0门槛应用开发、定制化大模型全覆盖
最新发布中，腾讯全面升级 混元大模型 能力。
提供万亿参数hunyuan-pro、千亿参数hunyuan-standard、百亿参数hunyuan-lite等多种尺寸模型，通过腾讯云面向企业、开发者全量开放。其中hunyuan-standard支持256K上下文，具备单次处理超过38万字符的超长文本能力。
升级后的腾讯混元，模型总体性能相比上一代提升50%，部分中文能力已追平GPT-4。在多模态能力方面，支持生图、生视频、生3D，比如视频方面，支持 16s 视频生成。
基于最新混元大模型底座，这一次腾讯面向AIGC应用落地趋势、面向产业带来的，可以说是一波全方位无死角的更新。
除了知识引擎以外，腾讯云大模型图像创作引擎具备高质量AI图像生成和编辑能力，可提供AI写真、线稿生图、图像风格化等能力；腾讯云大模型视频创作引擎可生成、编辑高质量视频，提供视频转译、视频风格化、画布拓展等功能。
它们更多面向有应用场景，欠缺开发能力的B端用户，提供大模型应用浪潮下的低门槛工具链。
但这还不够，腾讯云还发布“ 腾讯元器 ”，进一步拓宽了大模型应用的落地范围——
即使是缺少数据、工程能力的 普通人 ，也可以一句话打造专属智能体，让创意这个大模型时代的重要资源分分钟“变现”。
具体来说，通过提示词、插件、工作流、AI辅助等创作能力，用户能低门槛在该平台上创建AI智能体。
更关键的是， 还能将这些智能体发布到QQ、微信等腾讯App上，享受腾讯全域分发渠道 。
另一方面，面向更专业用户打造行业大模型的需求，腾讯云TI平台也完成了全面升级。
腾讯云TI平台 是一个全栈式人工智能开发服务平台，简单来说，就是从数据获取、数据处理，到算法构建、模型训练、模型评估、模型部署，再到AI应用开发的大模型落地全链路，这个平台都能一站式打包搞定。
在自家的混元大模型之外，TI平台还内置了Llama3、Llama2、Baichuan2、Qwen等一系列主流大模型。基于TI平台，用户只需要少量算力+领域专业数据，就能高效构建出专属行业大模型。
此番TI平台的升级，主要集中在三个方面，以解决企业实际遇到的应用难题：
首先，是发布了 全新数据处理链 ，并且是全开源、易扩展、开箱即用的那种。
具体来说，腾讯云TI平台提供了三大类数据处理pipeline，包括100多种任务类型的精调配比数据，支持知识问答、有监督的多轮和单轮问答以及无监督的预训练等。
此外，还提供原始数据分析、数据清洗、数据去重等功能，并拥有超过100万条的预置配比数据。
通过Prompt优化和训练格式生成，TI平台能够根据精调任务类型智能分配配比数据，无需额外配置就能自动加载配比数据，快速开始精调任务，并且在Notebook中提供了预置的数据处理链代码，方便用户快速上手。
其次，是上新了 大模型精调工具链 。
该工具链支持任务排队以提升并发处理能力，采用自研的Angel大模型计算和并行优化方案以提高效率，同时具备故障隔离和自动恢复功能以增强稳定性。
值得一提的是，该工具链 支持国产化硬件 ，比如昇腾系列芯片。
最后，TI平台通过与知识引擎的强强联合，提供了一种边迭代边测评的机制，使用户能够及时了解并优化大模型的业务效果。
平台支持客观和主观两种测评方式，可以结合业务中的实际难题和知识库，进行端到端效果评测。
△精调前后对比
目前，广东工业大学、腾讯云和中国大熊猫保护研究中心已经基于TI平台+知识引擎展开了AI大熊猫保护的探索。
项目组在一阶段打造了全球首个大熊猫智能行为识别模型及智慧系统，能识别大熊猫进食、喝水、睡觉等日常行为，准确率超过80%。
有意思的是，就在腾讯云生成式AI产业应用峰会现场，Gartner还联合腾讯发布了一份《生成式AI产业落地路径研究报告》。
其中提到，目前生成式AI的落地路线主要分为三种：
结果上看，腾讯云的这一波生成式AI重磅更新，可以说是全面覆盖了这三条路线。
生成式AI迈入产业落地阶段
伴随着2024而来，业界越来越强烈的共识是，大模型的最新关键词之一，就是“应用”。
无论是Sora掀起的科技圈新风暴，还是OpenAI、谷歌在多模态智能助手方面轮番上演肌肉秀，背后指向的趋势都是：
生成式AI进入第二阶段，场上玩家们正在从卷基础模型的研发，迈入到应用落地探索的新阶段。
在这一浪潮之中，其实不仅仅是AIGC产品的开发厂商，越来越多的传统企业也已经被卷入实践的第一线。
值此之时，如何结合自身AIGC场景，选择合适的落地路线，将成为越来越多企业需要思考的问题。
腾讯云此番交卷，其实也在释放一种信号：
对于平台厂商而言，如何与产业相结合，真正把大模型应用的门槛全方位降到更低，已成为新阶段的竞争关键。
作为旁观者，值得期待的是，这些具体实际的落地脚步，或许就是趋势变革连点成线的关键。
人工智能的主要应用领域有哪些？最好具体点
1、计算机科学
人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。
2、金融
银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。
金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。
3、医院和医药
医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。
人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：
计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块。
心脏声音分析。
4、重工业
在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
5、顾客服务
人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。
人工智能研究内容
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。
以上内容参考 网络百科-人工智能应用；网络百科-人工智能
百度文心一言宣布向全社会开放，同时还有全新重构的 AI 原生应用，哪些信息值得关注? 实际使用体验
关于网络文心一言向全社会开放以及全新重构的AI原生应用，有几个值得关注的信息：
1. 网络文心一言开放：网络文心一言是网络开发的语义理解模型，通过对用户输入进行理解和自动生成文本响应。这个开放意味着网络将允许广大用户和开发者使用文心一言的功能，从而将语义理解技术应用于更多场景中。
2. 全新重构的AI原生应用：这意味着网络已经对其AI应用进行了全面的改进和升级，以提升用户体验和功能性能。具体来说，应用程序可能会经历界面设计、功能扩展、性能优化等方面的改进，以更好地满足用户需求。
我说说实际使用的一些体验：
识图回答
刚打开文心一言，第一个吸引到我的功能就是聊天栏上有一个上传图片的图标，我立刻选择了一张照片上传。之后就会弹出一些功能提示，包括：看图写诗、V50文案、朋友圈配文助手等等。我选了个配文助手，风格输入了轻松幽默。
好家伙，这一通浮夸的文案把我给震惊了，这配文简直是放飞自我了。不敢想象如果我把这篇文案发送到朋友圈，身边的人该怎么看我，吓得我只好告诉它请保持：高冷、简洁、少字。它也读懂了我的难为情，回了我八个字：享受美食、感受美好。妙哉妙哉！
发现：更多内置回答模板
移动端的发现功能应该说是文心一言最大的亮点，可以说是把AI使用的门槛降低了很多。之前我把用接口搭建好的网站分享给朋友，最大的问题就是别人不知道能问些什么，该怎么问，而文心一言就很好的解决了这个问题，把很多模型的能力场景化了。
从模态能力来看的话，主要包括文生文、文生图和图生文三种。先来一个小红书探店文案试试效果。
这个结果整体还是比较惊喜的，可以看得出来文心一言在Prompt工程上还是下了功夫的。基本满足了小红书探店文案的基本要素：格式、表情、标签，对关键词提取分析的能力还算可以。不过同时也尝试了下用这个Prompt去写其他类型的小红书文案，比如野餐，出来的效果就是完全没有效果。说明这个Prompt是专门针对探店这个场景优化过的，不具备能力的迁移。整体来讲Prompt的质量还不错，AI回答能力还算可以。
AI绘画
接下来测试一下AI绘画的能力，先来两个之前被吐槽过很久的绘画词语：车水马龙和红烧狮子头。之前据说画出来是car、water、horse、dragon，以及真正的狮子头，看看现在能力长进了没有。
令人惊讶的是，居然两个都画对了，不知道是翻译功能升级了还是绘画能力升级了，还是说针对性优化了，总之现在的槽点是少了很多（怎么感觉乐趣也少了哈哈）。
从绘画的理解能力和绘图出来的效果，应该说能打个及格分了现在，也不会期望它能画的多好，如果有什么文章需要配图的话，用这个来画也算是一个简单易上手的选择。但是，值得吐槽的是，每一张画作的右下角都会标注：AI作画，这个用起来有点难受，还得要自己P掉。
另外画作是不支持通过连续对话进行调整的，只能输入完整描述进行重新绘画。
代码能力
最后再来对比下文心一言的代码能力，这个属于是AI能力的重要体现，也是能作为生产力的重要一部分。
这里提了一个编写合并Excel文件的python代码需求，文心一言整体写得还算比较简洁优雅，回答质量和ChatGPT并没有太大的差距，属于还算是可以用的水平。（这里就不和GPT4进行比较了，肯定还是有些差距的）
总结
在我打算写这篇文章之前，我看过了很多关于文心一言使用的文章，其中不乏很多啼笑皆非的故事。本以为使用下来，应该会有满满的槽点，但是并没有。文心一言的能力固然和国外的大模型还存在着一些差距，但是这个移动端的App整体来讲做得还是比较有诚意的，整体使用非常顺滑，回答非常快速，拥有足够多高质量的Prompt模板，在问答之间会有很多贴心的提示，整体都带来了不错的体验。
如何看待外贸行业首个 AI 应用落地，能覆盖外贸生意所有环节？将给行业带来哪些变化？
外贸行业首个AI应用落地是一个重要的里程碑，它将为该行业带来诸多变化和机遇。
首先，AI应用的落地将大大提高外贸生意的效率和准确性。外贸业务涉及众多环节，包括市场调研、供应链管理、订单处理、物流管理等。传统的人工操作容易出现错误和延误，而AI应用可以通过自动化和智能化的方式，将这些过程优化和加速。AI可以通过大数据分析和机器学习等技术，提供更准确的市场预测和需求分析，帮助企业做出更明智的决策并减少风险。另外，AI可以优化供应链管理和物流配送，提高效率和准确性，减少成本和时间。
其次，AI应用的落地将改变外贸行业的商业模式和竞争格局。AI技术的运用将使得外贸行业更加智能化和数字化。企业可以通过AI应用提供更个性化、定制化的服务，满足客户不断变化的需求，并提供更具竞争力的产品和解决方案。此外，AI还能帮助企业发现潜在的市场机会，优化营销策略和销售渠道，提升竞争力和市场份额。这将加剧外贸行业的竞争，促进创新和发展。
再次，AI应用的落地将为外贸行业带来更多的创新和发展机会。AI技术在外贸领域的应用还处于初级阶段，有很大的发展潜力。随着技术的进一步成熟和普及，将会有更多的AI应用在外贸生意的各个环节得以落地。这可能包括语音识别、机器翻译、智能仓储和物流、虚拟售后服务等方面的应用，这些应用都将极大地改变外贸行业的工作方式和效率，为企业带来更多的商机和竞争优势。
然而，AI应用的落地也带来一些挑战和问题。首先， AI技术涉及大量的数据和隐私信息，如何保护客户和企业的数据安全，成为了一个重要的问题。另外，AI应用的发展还需要专业人才和技术支持，企业需要投入大量的资金和资源来推动AI技术的落地应用。因此，外贸企业需要积极应对这些挑战，加强人才培养和技术研发，与时俱进地推动AI技术的应用。
综上所述，外贸行业首个AI应用的落地将为该行业带来诸多变化和机遇。它将提高外贸生意的效率和准确性，改变商业模式和竞争格局，带来更多的创新和发展机会。然而，也需要注意解决相关的问题和挑战，才能实现AI技术在外贸行业的最大价值。外贸企业需要积极应对这个趋势，积极推动AI技术的应用和发展。
