文章摘要
【关 键 词】 大模型、AI商业化、端侧智能、模型训练、智能编码
2022年底，OpenAI推出了大模型ChatGPT，引发了全球对大型人工智能模型的关注。2023年，谷歌、微软等全球科技巨头以及中国企业纷纷推出了自己的大模型，加速了产业创新升级。随着大模型的快速发展，商业化现状和新入局企业的赛道选择成为了业界关注的焦点。
阿里云推出了AI领域问答栏目——AI问爱答，由阿里云的AI专家团队针对网友提出的各类AI问题进行解答。截至目前，已有5位AI专家做客栏目，累计回答了40个问题，涵盖了大模型商业化落地挑战、端侧智能现状、模型训练和推理技术路线等多个方面。
在大模型商业化方面，传统企业和新入局的企业需要做好业务梳理和知识封装，明确业务应用场景，选择合适的模型和Agent搭建。在AIGC内容生成方面，需要注重内容的精度和可控式生成，避免内容千篇一律。视频生成技术可以分为基于语义生成和视频内容编辑两大方向，其中视频编辑尤其是人的身体面部表情编辑具有较大的商业化潜力。
端侧智能模型落地面临的主要挑战是性能、资源和功耗的平衡。端侧设备算力受限，内存有限，但对精度的要求并不比云端低。模型推理技术方向上，需要应对模型规模和上下文规模的持续增长，优化模型部署和推理性能。模型训练方面，可以通过优化硬件资源利用率、计算、通信和显存等方面来提升训练性能，降低训练成本。
AI程序员是基于多Agent协同架构下产生的产品，人机交互模式已经从以人为主转变为以机器为主。智能编码工具的选择标准包括准确性、代码生成速度、与企业内部规范或个人开发习惯的结合程度以及安全性。RAG知识库可以帮助开发者进行代码补全和企业知识问答，提升代码编写的准确性。智能编码助手还可以辅助开发人员进行代码走读，快速了解代码含义。
总之，大模型的快速发展为产业创新升级提供了强大动力，但同时也带来了商业化落地、端侧智能、模型训练和推理等方面的挑战。AI问爱答栏目为业界提供了一个了解AI技术发展动态、解决实际问题的平台，有助于推动AI技术的进一步发展和应用。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 3255字 | 14分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
