百度副总裁鲁恩·尤（Ruan Yu）：百度的大型模型?

资料来源：36KR 2025是AI申请爆发的第一年。当全球AI竞争进入“中国时刻”时，深刻的技术变革是对工业结构的无声重写。在这个关键关头，该行业面临着一个主要建议：如何跨越AI技术与大型应用之间的差距？在哪里可以诞生超级超级超级超级的下一个令人不安的应用？ 4月18日，由36KR举行的2025年AI合作伙伴会议在上海莫苏空间完全被踢了。这次会议的主题是“超级应用程序来临”，并着重于成千上万行业的AI应用程序的令人不安的变化。会议分为两章：“超级应用在这里”和“谁是下一个超级应用程序”，涵盖了七个主要主题，包括“在AI世界中成长”和“ 2025年AI基于AI的学生的应用程序”，涵盖了10多个以上的主题演讲，3个圆桌会议的对话以及两家出色的AI案例公司的发行，并发行了两家杰出的AI案例公司，深入介绍了深入的介绍，并涵盖了深入的对话，介绍了深入的对话，并涵盖了深入的对话。分析AI技术如何重建业务逻辑并重塑工业结构，并探索AI超级应用程序带来的无尽可能性。鲁安·尤（Ruan Yu）带来了共享“新的工业变革驱动力的主题 - 百度大型模型应用程序正在推动工业智能变革”。我想尝试并探索AI应用程序的领域，我想借此机会分享百度在行业中的新案例。自今年年初以来，大型模型的基本主要模型发生了重大变化。主要性能的主要模型是开放的。同时，低编码工具的受欢迎程度使编程变得更加容易，并且许多产品通过低代码迅速实施。它带有两个重要趋势：一方面，主要模型的平等权利降低了发展阈值；另一方面，大型模型的应用程序场景继续扩展，逐渐从误差率较低和高复杂性的情况下，从具有高误差率的简单情况下伸出援手。在与客户合作的过程中，我们还注意到一个共同的变化：过去，客户致力于简单的购买工具；在大型模型中，合作模型的变化不仅仅是“工具 +服务”。扩展此服务会破坏原始工具市场的上限，并促进应用市场从单个工具销售转变为无限潜力的专业服务领域。基于上述趋势，大型模型的应用形式不断出现：从单个代理到许多代理：过去，单个代理可以完成任务的闭环；如今，在复杂的情况下，许多代理商可以更好地满足用户的需求。从单模式到多模式：在提高基本模型功能时，大型模型了解跨模式，处理和推理的能力仍在继续，它具有BEC对现实世界模型有更深入的了解，并且联系形式也从以更丰富和更多样化的形式进行的单一对话发展而成。从帮助制定到自主实施：过去，大多数AI应用程序在帮助决策方面发挥了作用；如今，有一个明显的趋势，AI应用程序开始发展为自主实施。通过多范围的体系结构，在复杂的情况下实现了一个完整的闭环，并且可以基于了解用户的需求，并与Internet制造商和API接口的调用结合在一起，独立完成复杂的任务。 Baidu在AI领域建立了四层技术架构，涵盖了ISS，PAAS和SaaS上的整个层芯片。 BaIDU智能云的大型模型的应用是基于Baige Baige AI异质计算平台，它还使用各种Baidu Smart Cloud Cloud Cloud Qianfan大型模型平台来生成高层应用。高层应用主要分为一般应用和行业应用：一般应用将解决整个行业的普遍需求；工业应用在行业深处，探索行业知识和特定需求，并为复杂情况提供目标解决方案。接下来，我将从两个维度中介绍百度的实际成就：一般应用和行业应用。一般应用：在服务营销领域的服务营销方案的突破，企业面临许多疼痛点：客户群的定位不够准确，导致不愉快的转换率；在客户服务方案中，如何提高智能客户服务的人格化水平并快速准确地回答复杂问题是一个紧迫的问题。结果，百度启动了Keyue One用户生命周期的全程产品管理。这个产品UCT基于大型模型技术，准确地标识了用户的目标，并提供了智能客户的明智服务。它已在财务，消费和车辆等十二个行业中实施。硬件制造商案例：与硬件制造商合作，我们使用大型型号将TTS语音生成技术结合起来，以改善个性NG明智的客户服务并减少延迟。正常的人类交流之间的差距约为1.5秒，而传统的机器人客户服务通常超过2秒钟，从而容易揭示其身份。百度多年来一直深入参与机器人客户服务的语气，延迟和人格化。连接到大型模型后，大型和小型模型的组合可显着提高处理复杂问题的能力，并在客户奖金点和转换方面取得了重大结果。餐饮业案例：餐饮客户需要处理M的用户反馈最终平台。 Keyue支持访问迷你程序，应用程序和基本平台终端，并可以组装和处理实时信息。使用后，餐饮公司可以处理约15万用户 - 顾问日，连接率更高，转移率降低。客户对这种“工具 +效果”服务模型感到满意。车辆行业的案例：为了响应大量测试公司的测试测试，Keyue将帮助公司对客户管理进行分类，优化测试测试，并显着提高及时性和存储率。行业的应用：明智的解决方案BAIDU的整合已在明智的驾驶和运输领域积累了深厚的行业经验。根据大型模型技术，我们推出了一个集成的集成运输解决方案，重点是三个主要需求，秩序和效率，旨在提高交通决策的效率和SYSTEM操作。信号光控制（控制）：控制控制是交通管理中的困难点。通过大型模型技术，百度自动识别并恢复现有的控制解决方案，这将优化控制技术，实现交叉点之间的协调控制并减轻城市交通拥堵。在这项技术中，在2024年Wuzhen World Internet会议上选择了百度智能云信息控制产品作为人工智能的创新应用的常见案例。在采用新解决方案后，在实际应用中，车辆的延迟减少了21％，并在线NG行李箱的高潮中达到了零交通拥堵。识别道路危害的认识：在交通安全领域，使用大型模型技术来智能道路风险很重要。百度与江西交通警察合作通过大型模型研究道路信息，可以识别8个主要类别和68分钟或隐藏风险的类别，准确率超过90％，达到了早期交通事故。高速公路应急管理：BAIDU将大型模型技术与道路条件管理解决方案结合在一起，以实现对紧急高速公路的全面管理响应。例如，当一辆大卡车暂时停在高速公路上时，系统可以将警报呼叫到实时交通管制平台，交通警察可以迅速发出警报来处理它。数据表明，该系统将事件时间从平均1小时缩短到30分钟，有效地避免了第二次事故。改善管理和智能问答管理：为了满足交通警察和公民对实时信息（例如当地条件和道路法规）的需求，百度将大型模型应用于Q＆A的明智风景。该系统与Shijiazhuang交通警察合作，已访问了9,000多个本地法规，并提供了24小时的OnlinE服务，具有很高的答案和缺点。通过继续探索行业的一般应用和应用，百度见证了大型模型技术带来的深刻变化。我们认为，尽管大型模型继续发展，但将有更多机会与合作伙伴一起探索和改变。中国的现代技术将来有希望。我们期待与您一起探索应用程序的新可能性！谢谢你的一切！