這個框架雖然得到了很多用戶的認可,但是落地的難度比較大,這個難度不在框架本身,而在于模型能力的成熟度。目前,不論是通用大模型還是領域大模型,業(yè)界都沒有一個標準的成熟度模型,這也是未來我們關注的方向、投入研發(fā)的方向。

應用場景的選擇是目前的熱點問題,而成熟度是最終決定應用場景的關鍵因素之一。以我們的實際客戶案例為例,這家客戶是國內最大的上市公司之一,但他對整個數(shù)字化轉型里面采用人工智能的方法非常焦慮,通過一次整天的Workshop,神州數(shù)碼團隊把他們的應用分成了6個專業(yè)領域和30項業(yè)務場景,然后進行細節(jié)分析,幫助客戶用數(shù)字化轉型的關鍵技術,包括機器學習、深度神經網絡和數(shù)據(jù)分析,來對應哪一個場景采用什么樣的技術,幫助客戶梳理了用AI推動數(shù)字化轉型的方法。

由此,我們產生了一個從數(shù)據(jù)產生價值支撐業(yè)務的基本框架,這個框架里有兩大核心構建,一個是ModelOps,另外一個是我們現(xiàn)在正在研發(fā)的產品——神州問學,神州問學的目前定位是滲透平臺,通過這個平臺解決企業(yè)對大模型應用場景的焦慮,同時驗證我們的能力、業(yè)務場景和回報價值,后面神州問學會發(fā)展成為企業(yè)智能總線。

我今天的演講叫做“數(shù)字化轉型的萊特兄弟時刻”,但是嚴格來說,我們正處在“庫塔時刻”,我們在等待一個重大的突破,因為這個突破一旦發(fā)生以后,所有的一切都會發(fā)生改變。

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songjy

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