人工智能、大模型与智能体深度观察 | 大观视界
人工智能、大模型与智能体深度观察 | 大观视界
参数规格
共 45 项| 产品名称 | 4Paradigm AlGS |
|---|---|
| 产品系列 | AI产品与平台 |
| 官方介绍 | 大模型的数据分两个层面，一个是通用大模型的数据，一个是一些细分领域的数据。前者没有特别大的壁垒，但门槛也不低，因为并不是随便一个团队都能把这些收集到一起，也不是收集完之后就完全可以用了；后者更大程度上需要特定的“领域”的概念，因为这部分的数据就是这个领域的壁垒所在。 |
| 中文 | 简体中文 English |
| 4Paradigm SHIFT | 4Paradigm SHIFT 银行 保险 证券 零售 能源 医疗 制造 |
| 关于第四范式 | 关于第四范式 公司简介 新闻与资讯 技术研究 招贤纳士 联系我们 |
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| 语言 | 简体中文 English |
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| 咨询热线 | 400-898-7788 |
| 投中网 | 在刚刚递交的招股书中，显示2月第四范式已经开始在做大模型了？ |
| 戴文渊 | 2月底我们发布了式说1.0，跟此次要发布的式说3.0，两个月左右时间，基于当下很快的迭代速度，两者就已经不能再同日而语了。 |
| 投中网 | 所以2月底发布的是什么大模型？当下对外发布的又是什么大模型？ |
| 戴文渊 | 第四范式希望可以用生成式AI来重构企业软件，也把自身定位为基于多模态大模型的新型开发平台，提升企业软件的体验和开发效率，从而实现AIGS。 |
| 这就需要三个非常重要的能力 | 知识库、Copilot（副驾舱）和思维链CoT（chain of thoughts，多步推理）的能力。此前的版本，我们只是先做了知识库、Copilot的能力，到现在，才把后三者真正融合进来。 |
| 投中网 | 巧合的是，2月正好是ChatGPT在国内开始风靡的时候。 |
| 戴文渊 | 1月底2月初，ChatGPT已经在国内掀起了比较大的浪潮。但说实话，一个可以被推向市场的产品，不太可能是只花了一个多月的时间就能做出来的。 |
| 投中网 | 那为什么没有在2月直接宣布第四范式已经在做大模型了？ |
| 戴文渊 | 我还是希望可能我们原本有10项能力，现在有2项能力可以先产品化，先做成可以面向市场和客户的产品，这个层面宣布与否没有特别大的影响。 |
| 投中网 | 整体进程会受两个月内很多人都跳出来做大模型的影响么？ |
| 戴文渊 | 我们对于未来有自己的判断，更倾向于怎么把自己看到的市场和所要解决的问题，一步步地解决掉。唯一的区别在于，我们确实没想到市场突然被打开，我们就需要在此时此刻把这些产品组装起来马上推向市场，原来节奏可能还要一年左右，现在整体节奏都加快了。 |
| 投中网 | 那会有一个大模型的时间推进表么？ |
| 戴文渊 | 选择当下和媒体沟通，也并不是因为此刻大模型的能力已经完美，而是已经推出了一个相对完整的框架，技术可以在这个基础上不断迭代，比如说更强的思维链能力不断加强。 |
| 投中网 | 所以，第四范式所想的市场和所要解决的问题到底是什么？ |
| 戴文渊 | 本质上讲，我们确实看到过去的软件行业在GPT或者AIGC时代可以被改变。 |
| 投中网 | 所以我理解你的意思，并不太在乎GPT所呈现给C端的效果，反而更在意ChatGPT和Office叠加之后带来的软件层面的改变？ |
| 戴文渊 | 从我的视角看，无论中美，并不缺任何一个基于GPT的聊天平台，如果有，很好很开心，如果没有，也无所谓。 |
| 投中网 | 你也因此把第四范式大模型定位在此，一个生产力的平台？ |
| 戴文渊 | 我们的定位是改造软件，用生成式AI来重构企业软件。 |
| 投中网 | 这可以解决之前AI公司落地难的难题么？ |
| 戴文渊 | 很早之前我就明白，AI公司更多还是需要生态的合作。比如之前用AI改造一个供应链场景，我们的工作两周就搞定了，但整个智慧供应链却因为软件的开发周期需要做一年。这确实影响了整体AI的推广速度，因为系统不做完就没办法真正推广到用户中去。 |
| 投中网 | 所以这是此前一波AI和当下这波AI所最不一样的地方？ |
| 戴文渊 | 当生成式AI出来之后，最大的不同是有可能实现端到端的改变。原来AI对于软件和产业改造依然是整个系统里面决策的部分，现在变成了整个系统都可以被改变。 |
| 投中网 | 所以国内大模型的发展和竞争生态会演变成什么？ |
| 戴文渊 | 我只能说先入局者确实会有飞轮效应。仍以软件为例，当软件的飞轮转动起来，你在局部就已经建立了非常强的优势，甚至都不需要将其迭代到一定的水准，都一定会比传统的软件形式更强。 |
| 投中网 | 所以某种程度上，有人说，现在很多人都已经在同一起跑线上了，你并不赞同这样的观点？ |
| 戴文渊 | 我很难称这个为同一起跑线，虽然大家都在大模型领域竞争，但这正如当年互联网时代众多巨头初具规模，而互联网的机会依然宽广一样。举个例子，前段时间朋友闲聊，他就准备用生成式AI做一家猎头公司，我觉得这样反而可能会成为一家猎头业的大公司。 |
| 投中网 | 那么，在整体国内大模型的对比坐标系里面，你怎么看待自身的位置？ |
| 戴文渊 | 其实我们并不需要完整地对标OpenAI，也并不需要OpenAI能做什么自己就一定要做什么，比如第四范式的大模型背后也有画画的能力，但在画画能力上超越OpenAI并不是我们想关注的。 |
| 投中网 | 那很多人说制约大模型最难的是基础设施，数据、算力、人才等，这些你怎么看？ |
| 戴文渊 | 最重要的因素按照顺序排列，分别是数据、算力、人才。 |
| 投中网 | 在这样一个接下来大模型无处不在的时代，中国企业有哪些独特优势？ |
| 戴文渊 | 中国人是只要有机会就一定会积极向上的，所以这次大家看到了这么多机会，就一定有人上去做出各种各样的事情出来。 |
| （微信号 | ChinaVentureWeixin） |
| 立即体验 | 第四范式「式说」大模型 申请产品体验 咨询热线：400-898-7788 |
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