大家好，今天Able邀请到了爱数首席架构师陈骁，和大家聊聊关于领域大模型如何落地的问题。
日常生活中
“大力出奇迹”似乎可以解决很多问题
但这在技术领域却行不通
尤其对于大模型而言
如何将基础模型与各行各业相结合
开发出有生命力的AI原生应用
实现大模型的落地
是各领域重点关注的问题
真正的AI原生应用
不仅要在具体业务场景中帮助用户解决问题
也需要适应AI原生应用的研发新范式
在AI原生应用爆发增长的阶段
爱数如何抓住技术机遇
匹配各种特定技术及行业领域的需要
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为什么打造AI原生应用这么难呢？这是因为我们要去打造AI原生的应用，并不是在现在应用的主页上放一个大模型的入口就可以。如果是这样，AI 的能力并没有真正融入到应用中，从而帮助企业实现真正意义的体验提升或者降本增效。
实现真正的AI原生应用，大模型需要具备的能力：
- 解决具体领域的场景问题
- 应对AI原生应用的开发新范式
几种方式调整大模型输出：
- 从头预训练一个模型
- 基于领域数据进行微调
- 使用RAG进行增强
AI驱动研发新范式三大变化（百度副总裁 侯震宇）：
- 新场景
- 新系统架构
- 新开发生态
AI原生应用爆发还需要时间，但是，这不意味着没有机会。对爱数来说，我们推出了领域认知智能的 AI 战略，领域认知智能在 AGI 时代面向特定技术或行业领域，基于领域数据对大模型进行预训练或调优，并利用知识工程将私域数据加工成领域知识网络。将两种技术结合，让计算机具备面向特定领域的理解、推理、归纳等认知能力。这些技术在 AnyShare 和 AnyFabric ，的最新版本上都会有不同程度的实践，后续的AnyRobot也会持续跟进。我们也会不断升级团队，在AI原生应用开发的路径上更进一步。
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