AI程序员上岗 垂类大模型应用迎来井喷期
能自动写代码的“AI员工”、逐渐告别不够好用的智能客服,无需费时费力开发的工业AI控制器……随着人工智能大模型能力开始深入多个行业,IT、工业生产、金融、服务营销等行业的垂类大模型应用进入井喷期。
通义灵码担任代码助理
大模型会写代码、会带货、会与人沟通,如今已经不再是单纯用来“秀肌肉”的能力了。近日,阿里云透露正在内部全面推行AI编程,使用通义灵码辅助程序员写代码、读代码、查BUG、优化代码等,公司还专门给通义灵码分配了一个正式的员工工号——AI001。
“公司未来20%的代码将由通义灵码编写,但程序员仍然是研发的核心,他们将有更多时间专注于系统设计以及核心业务开发工作。”阿里云相关人士说。
传统开发模式下,程序员每天需要耗费大量精力编写重复性代码,并进行调试优化、编写代码注释等基础工作,大幅挤压了核心业务代码编写的时间。而在阿里云内部,通义灵码已在各个开发环节担任代码助理角色。以API(应用程序编程接口)开发测试工作为例,通义灵码能将数十分钟的人工编写测试耗时缩短到秒级,节省程序员70%以上的测试代码工作量。
AI编程工具正在打破编程语言的边界,让程序员也能轻松完成各种不同编程语言的代码编写。目前,由阿里云和通义实验室联合开发的通义灵码已熟练掌握Java、Python、JavaScript等200多种编程语言,其生成的作品中每天有数百万行代码被程序员采纳。
从“秀肌肉”到批量落地
数字人带货仅需真人15%的成本,却能实现85%的商品交易额;过去跟所谓“智能客服”说两句就因沟通不畅需要找人工客服的用户,如今90%的问题已经通过智能客服自助解决;给出一句文字描述,AI直接就能生成海报、脚本、视频,甚至还能二次加工……近日,百度智能云召开大模型应用产品发布会,将大模型能力融入场景后的多项大模型应用集中发布。
大模型技术在过去一年飞速发展,人们对大模型的恐惧和担忧逐渐褪去,理性、务实的需求愈发凸显。在各类大模型层出不穷的同时,如何用上、用好大模型,带来业务增长,实现降本增效,成为企业真正关心的问题。
比方说,长期以来,智能客服屡遭消费者吐槽,听不懂人话、没有感情的传统AI客服对提升用户体验和服务效率的帮助有限。假如用户提问“为什么我的车总有吱吱吱的声音”,传统AI客服根本无法理解“吱吱吱”这种口语化的表达。而接入大模型能力的智能客服,会继续追问用户该问题持续时间和频次,并通过推理告诉用户,可能是皮带老化或者张紧轮松动导致,建议到店检查。
在金融、工业等领域,大模型对企业效率的提升也已立竿见影。马上消费副总经理孙磊说,金融业属于智力密集型行业,在工业革命时期获益不多,但在人工智能时代一定会受益良多。他以去年8月推出的首个金融大模型“天镜”举例道,该金融大模型投用以来,公司的营销业绩提升了30%以上。
垂类大模型仍是创业蓝海
人工智能大模型产业方兴未艾,有志于投身其中的创业者面临怎样的机遇和挑战?
“希望没有足够资金和技术积累的创业者别去碰通用大模型,只有理想和口号是不可能成功的。”近期举行的“每一家中小企业都有一个AI梦”主题论坛上,360集团创始人周鸿祎说。他认为,目前通用大模型的国内应用主要围绕写作、作图等浅层阶段,而深入场景、靠用户驱动的行业大模型会在2024年迎来爆发式增长。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎也提出,对创业者来说,现在做通用大模型没意义,“我们抢用户、抢场景、抢数据更有意义。”此前,朱啸虎就曾公开对国内通用大模型公司的商业模式表示怀疑,认为许多公司缺乏清晰的商业化路径和数据支持,投资者已经更加谨慎,不再愿意为没有明确商业模式的AI创业公司提供支持。
“垂类大模型是更容易存活下来的,我们主力部队、主力资金还是押注行业级的垂类大模型。”同为资本创始人兼CEO的周伟在近日举行的另一场大模型主题讨论中也表达了类似观点。
周鸿祎建议,初创团队可以优先考虑研发行业大模型,更符合垂直领域Know-how(技术诀窍)的专业需求,把研发通用大模型的任务交给百川智能、月之暗面等资本、技术综合实力更强的团队。
本报记者 孙奇茹
(北京日报)
-
上一篇
-
下一篇
- 最近发表
-
- 随机阅读
-
- 纪念赵孟頫逝世700周年 近200件碑拓珍品走进家乡湖州
- 科学家发现未知铀同位素
- 加拿大政府拟修改刑法 建立更严格的保释制度
- 飞腾新一代高效能桌面CPU将亮相世界智能产业博览会
- 一季度义乌对共建“一带一路”国家进出口额同比增逾三成
- 韩国国会通过决议要求解除紧急戒严令
- “塞上江南·神奇宁夏”亮相“旅博会” 力推“新二十一景”
- (新春走基层)上海浦东换上“新春装扮” 缤纷活动邀民众“欢喜过大年”
- “八段锦”“锦鲤”等元素创新呈现 龙年春晚完成第三次彩排
- 新式零工职业日渐旺盛 兑现个人价值就在眼前
- 9张图带你看遍2024年新能源二手车线上消费新趋势
- 14部优秀影片获第三届中国—巴西电影展“蓝鹦鹉”奖
- 珠海机场新开珠海往返吐鲁番直飞航线
- 中国大市场 世界大机遇丨看好进博会平台 新加坡企业走进中国市场
- 双向奔赴坚持寻亲 离散66年的亲人终团聚
- 拓宽对外交流合作渠道 江西南昌积极推介APEC商务旅行卡
- 中国首艘长江支线换电电池动力集装箱班轮投用
- 丝路国际电影节国别展开幕 业界看好中国市场
- 脱贫地区农副产品网销平台销售额超500亿元
- 市场监管总局开展国家质量基础设施集成服务基地建设试点
- 热门推荐
-
- 香港金管局推出Ensemble项目沙盒 促进代币化应用
- 第六届朱自清散文奖评选揭晓 六位作家获奖
- 2023年12月香港商品出口货值同比升11%
- 多位专家齐聚广州为岭南非遗“破圈”建言献策
- 又有一州进入紧急状态!飓风“海伦妮”已致美国至少64死
- 外媒:她要竞选俄罗斯总统,希望结束特别军事行动
- 东盟秘书长引用中国谚语喻东盟与中国关系
- 银川警方破获特大制售侵权盗版教辅图书案 涉案金额逾千万元
- 因与KTV有纠纷 男子谎报火警被行拘7日
- 中国首个民歌学院揭牌成立 培养专业民歌人才
- 山西省气象台发布大风蓝色预警
- 乘联会:5月全国乘用车市场零售171万辆 环比增长11.4%
- 想愉快地旅行吗?专家喊你给小药箱补货
- 今年前五月我国交通重大工程项目加快建设
- “全球世界遗产教育创新案例奖”在杭州颁发
- “千湖之省”湖北健全防洪排涝体系 增强河湖调蓄能力
- 热门线路“开售即候补”!国庆假期火车票怎么买?
- 中国央行开展1年期MLF操作3000亿元 利率下行0.3个百分点
- 一季度全国铁路发送旅客突破10亿人次
- 2023年春运火车票开售 这些规定有变化