自腾讯离职至今,2个多月时间,我在公众号【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】似乎消失了,这段时间,承担着奶爸的角色,原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】照顾家庭,带着孩子去了几个地方旅游。但我本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文受版权保护】并没有闲着,随时关注AI领域的发展,特别【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】是AIGC各个应用场景,同时我作为技术背【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。景的从业者,对其背后的技术需求也有自己的【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】认知。今天的博文,我会带着自己的理解,聊【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。一聊我对当前足以支持应用场景的AI技术方【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】向的看法。
著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文受版权保护】未经授权,禁止复制转载。LLM基本成熟,Agent应用以B端为主
【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。从2022年末ChatGPT进入大众视野【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】开始,到现在LLM已经基本定型,技术路线本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。虽然还在创新,例如moe架构,但基座模型【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】基本上不会有大的变化,包括GPT本身,总【本文首发于唐霜的博客】本文作者:唐霜,转载请注明出处。是在藏着掖着有一个qstar版本,但实际【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。上,无论哪家大模型,其底层思维逻辑不变,【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。已成定局。也正是因为技术路线的固化,入局【本文首发于唐霜的博客】原创内容,盗版必究。LLM基本变成了拼算力,也就是买显卡的m【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】oney够不够多,只要资金雄厚,可以隔一【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】段时间公布一个参数逆天的大模型,但是本质本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。上,技术没有任何大的颠覆。
【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】目前,在民用市场,openai的GPT并原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】没有形成统治,特别是在中国,openai【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】甚至自断双臂。而国内的大模型服务商也基本本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net放弃了基座模型的研发,在把成本降下来之后【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net,还纷纷向市场提供了价格更低的服务。
原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】除了通用大模型之外,在工业(机控)、医疗未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】、教育、法律等领域,国内也有发布过不同的本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】模型,有的是基于llama架构自己做语料【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net来训练,有的是在开源的高分模型上进行微调原创内容,盗版必究。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,但是都无法在商业上取得非常大的突破。从【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。两方面看,在商业上,专业大模型无法达到客【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。户的预期,例如现在很多企业想用bot替代本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net掉客服,理论上这看上去是非常简单容易的,【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有,侵权必究】但是到了具体场景下,企业希望客服基于自身【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。企业的知识来回答用户,但是现在的AI实际未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】上都做不到企业客户的期望水平;另一方面,【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】原创内容,盗版必究。LLM本质上还是倾向于通用模型,就是要大【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】而充分的训练语料,可想而之,要在企业中落【本文受版权保护】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。地,语料的生产和训练的成本,都是非常高的【原创内容,转载请注明出处】【转载请注明来源】,再加上研发周期和人力成本,很难讲企业能【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net够接受这种转变。
原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】【本文受版权保护】转载请注明出处:www.tangshuang.net现在Agent基本都是面向B端去建立生态著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】,因为在B端有足够多的场景需要用到智能化【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net,需要让AI去决策,从而解放一些轻松的重【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】复性大的工作。Agent服务商往往也把目【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。光聚焦在为企业降本增效上,这些场景下,A【作者:唐霜】【本文首发于唐霜的博客】I决策的容错率较高,即使某些失误发生,也【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。能通过企业管理进行弥补和挽回。但如果想让【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。Agent服务商为目标企业提供面向C端产转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。品的服务,则目前来看,还有很长的路要走。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net举一个例子,我们都知道,AI智能化的生活【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】场景中,缺少不了“预订”环节,而该环节则【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】是一个决策性非常强的场景,因为要涉及到下原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。单、支付、物流等,而Agent服务商们可【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net承担不起由于AI决策失误,给企业带来的损【版权所有,侵权必究】【转载请注明来源】失,因此,在企业的C端领域,目前还几乎很原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。少有商业化的Agent。
【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】在C端,LLM也并没有提供更为强劲的产品【原创内容,转载请注明出处】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】。虽然在抖音等平台上,我们看到各种AI搜【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net索、视频快速总结知识点、智能化做PPT、【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.net智能化做报表等,处理文本对LLM来说是比【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】较强的领域,但是就C端而言,其实对文本处本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。理的需求并不强,在大部分宣传中,都是把产【版权所有,侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】品定义成“生产力工具”,也就是在工作上能【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】够帮普通人处理文本、数据等。但是这里有一【本文受版权保护】原创内容,盗版必究。个矛盾,如果LLM能帮普通人处理,也就能未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net帮老板处理,老板为什么要聘用一个人,而非【作者:唐霜】【未经授权禁止转载】一个AI呢?因此,实际上,在C端,现在,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】很多人对ChatGPT等聊天应用已经不感【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。冒了。即使现在已经有了非常多Agent,本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。包括搭建Agent的平台,但是实际上,真本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】正在C端市场出现一款热门的Agent的情【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】况基本不存在。我想,其根源在于,C端主要转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。讲究的是消费,而当今的消费模式是短平快,转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有,侵权必究】甚至无脑消费,而且还需要带点情绪价值,从【本文受版权保护】转载请注明出处:www.tangshuang.net抖音、小红书等平台的发展就可以看出。在这本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。种消费场景下,普通用户很难为纯LLM买单【原创不易,请尊重版权】【版权所有,侵权必究】,Agent领域,也鲜有可以做出消费级的【版权所有,侵权必究】【版权所有,侵权必究】应用。
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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。对于AI生成视频而言,从消费者的角度讲,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net有几条最基本的要求,一是画面的稳定与连贯未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。,人物一致,那种明显的AI诡异画面是不可本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。忍受的;二是对信息的理解准确,不要漏掉或【版权所有,侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】错误安排关键信息;三是能够以正常的速度呈【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者:唐霜,转载请注明出处。现画面,并且运动效果稳定;四是时长越长越本文作者:唐霜,转载请注明出处。【转载请注明来源】好,像素越高越好。
【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】从技术上讲,现在的AI视频生成模型,都是著作权归作者所有,禁止商业用途转载。转载请注明出处:www.tangshuang.netsora的技术路线,即由视频数据的训练,本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。视频的生成方式有prompt生成和基于图原创内容,盗版必究。【作者:唐霜】片的生成。在之前一段时间,由于我的乐观,未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】认为这是最优的一条技术路线,而且当时“世【本文受版权保护】【转载请注明来源】界模型”这个概念被疯狂炒作,让我对技术本未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】身产生了误判。就人物一致性问题而言,基于【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】该技术路线就令人担忧,如果不能保证人物的【本文受版权保护】原创内容,盗版必究。一致性,那么很多情况下,这个视频都是不可【转载请注明来源】【原创不易,请尊重版权】用的,仅是PPT视频而言。我认为,还是回著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。到“补间”路线才是最后的解法。就像最近很【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】火的老照片动起来的视频,虽然只有一张图,【作者:唐霜】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】但视频的本质就是将图片作为帧,以连贯的方【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。式播放它们,所以在生成帧时,通过原始图片【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net做细微的人物处理,在很大程度上可以避免基【版权所有,侵权必究】【版权所有,侵权必究】于prompt式的AI意识流视频来的更好本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文受版权保护】。实际上,这一路线在之前很多将短视频跳舞著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。转为卡通风格上,获得了验证,或者替换视频著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】人脸的视频等等,都是基于这种看上去很笨,【版权所有,侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net却非常有效的技术路线。
【版权所有,侵权必究】【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net当然,如果在生成视频时,能够做到sora【作者:唐霜】【版权所有,侵权必究】演示效果那样的高清真实效果,确实可以在影【本文受版权保护】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】视制作、游戏等领域给我们带来更棒的体验。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】例如我们在制作一些科普短视频时,由于缺乏未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】素材,如果可以通过AI将其补充,这对我们【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】提供更加优质的科普内容,更有帮助。再如我【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】之前为小孩制作动画,如果可以通过AI,直未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】接基于故事内容,生成人物一致的连环画式视本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】频,对亲子教育或许也有不错的帮助。虽然我著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】们在短视频平台可以看到很多将网文直接输出【原创内容,转载请注明出处】转载请注明出处:www.tangshuang.net为短视频的,但是可以很明显感觉那些画面过本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有,侵权必究】于糙,而且画面与画面之间没有逻辑,感觉就【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。是纯粹的配个图而已。
著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有,侵权必究】【原创内容,转载请注明出处】【作者:唐霜】无论是prompt生成视频、图片生成视频【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】,目前来说,效果都并不理想,距离我们在生【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。产中用AI视频完成内容输出,或许还有点距【原创不易,请尊重版权】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。离。
转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】多模态大模型,重要却进展缓慢【原创内容,转载请注明出处】
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。多模态的本质,在AI领域,就是“眼睛”的【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。作用。多模态大模型的成功是打开AI心灵的未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net窗户。但是,目前的多模态大模型发展并不乐原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】观,从google最早发布gemini视【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创内容,转载请注明出处】频造假,到现在GPT-4o收费且调用次数转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net限制,多模态大模型的发展一直不那么顺利。【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】在多模态之下有一个分支,就是vision【本文受版权保护】本文作者:唐霜,转载请注明出处。(视觉)模型,这个分支倒是发展的不错,微原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】软发布的phi3-vision已经来到了【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】128k参数量,可以说在硬件上门槛被降到本文作者:唐霜,转载请注明出处。【转载请注明来源】很低。但是通用多模态大模型的发展缓慢,或【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】许是因为之前在LLM上过多投入,期望在接本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创不易,请尊重版权】下来的这个阶段,各大厂商在多模态上,可以【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net把价格打下来性能抬上去,在这一点上,国内著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。的厂商们,有没有一家可以上去硬刚呀。
本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net多模态大模型,是实现GPT-4o发布会上著作权归作者所有,禁止商业用途转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net,拿着手机摄像头与AI对话的前提,没有多转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net模态,一切基于视觉对话的场景都免谈。虽然本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】视觉模型可以解决部分问题,但是视觉模型只【本文受版权保护】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。能处理图片,不能处理视频,没有办法动态分【版权所有,侵权必究】原创内容,盗版必究。析内容,因此也就没有办法真正解决多模态要【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。解决的场景问题。
转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】转载请注明出处:www.tangshuang.net在应用场景中,多模态可用于机器人、自动驾【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】驶、教育教学、各类知识的实时解答和分析等原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】等。例如对于盲人而言,或许只需要在头顶安原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】装一枚摄像头;对于聋哑人,只需要佩戴一副未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】实时字幕的眼镜。在这些应用场景中,我们其【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】实可以通过Agent架构来调用不同工具实未经授权,禁止复制转载。【本文受版权保护】现,但是,要对序列化内容进行分析,可能还本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。是需要多模态才能做到最好。
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转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。前面的所有,都还只是在软件层面,当我们把【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。视野拉大,AI人工智能的终极,一定是让A【版权所有,侵权必究】【未经授权禁止转载】I控制硬件。现在,已经很多工业车间的机器【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。人,也有智能汽车,酒店商场等也有一些服务【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。性的机器人,但是,这些机器人距离通用机器【转载请注明来源】【本文受版权保护】人,就像草履虫到人类之间的差距一样。通用著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。机器人,就是我们电影中看到的robot,【原创不易,请尊重版权】【未经授权禁止转载】它们提供通用的服务,例如家庭、餐厅、酒店【版权所有,侵权必究】【作者:唐霜】、写字楼等,它们可以代替人类完成服务性质【原创内容,转载请注明出处】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】的工作,如家务、清洁、配送、修理等等,当本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创不易,请尊重版权】然,对于某些力量来说,它们还会被配置到战【原创不易,请尊重版权】本文作者:唐霜,转载请注明出处。场上。
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著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】本文挑选了我认为是AI领域,当前发展最重【本文受版权保护】本文作者:唐霜,转载请注明出处。要的几个方向进行了阐述,呈现国内发展现状转载请注明出处:www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。,以让更多的读者朋友了解当前AI领域发展【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net趋势。2024年是AI应用的爆发年,作为【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net应用强国,我们在基础研究和产品设计上都有本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】一定的优势,然而在创业环境和产业链上都存著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】在着明显的竞争不足。未来5-10年必然是【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。AI统治应用领域的开始阶段,在国际大背景【版权所有,侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net下,这一竞争领域显得更加重要。作为从业者【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。,我们应该认识到国内外的差距,同时,也正【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】因认识到国内外产业链上的现状,才有信心一本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net点一点的去补齐不同环节上的不足。竞争永远转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】是残酷的,在关键领域,不存在开放市场,如【转载请注明来源】【作者:唐霜】果没有掌握主动权,未来或许我们不得不向境【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。外公司购买通用机器人,并因此带来更严重的【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net数据危机。个人在时代的浪潮中更加渺小,我【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。过去10来年积累了很多应用开发的经验,如【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net今在AI领域中继续投入,希望能为这个时代【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】贡献自己的微薄力量吧。
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