實(shí)戰(zhàn)、通俗、落地：大模型浪潮指南

文：董指導(dǎo)

本期要點(diǎn)

前段時間，一位朋友家的天才孩子，在糾結(jié)保送復(fù)旦、還是沖一下北大人工智能。我當(dāng)時建議是首先遵循孩子興趣，其次盡量不要選人工智能。

理由有二：一是人工智能一直是波浪中前行，有周期性，等孩子讀完、再就業(yè)的時候，可能就不是那么熱門了；

二是，不熱門的原因是，人工智能會非常普及，成為基礎(chǔ)設(shè)施，專于人工智能、可能不如基于人工智能開發(fā)各種東西。就像電力成為基礎(chǔ)設(shè)施，電工未必高薪，而基于電開發(fā)各類產(chǎn)品就更有機(jī)會。

還好，天才兒童自己想得很清楚，就是要去復(fù)旦；只是家長覺得人工智能很熱門，想讓他試試。于是，也就沒有用我這個半吊子的建議。

但是，這個事兒，確實(shí)讓我想了一個問題：有沒有一本書可以讓普通人更全面一些地了解人工智能？

不是那種非常學(xué)術(shù)的，講公式、講算法；也不是那么營銷的，制造焦慮、賣課程；最好能有從業(yè)經(jīng)歷、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，講一些真實(shí)干貨的；讓讀者了解人工智能對自己的影響。

最近，我收到了一本簽名贈書，中信出版社最新出版的《大模型浪潮》，作者是沈抖。他現(xiàn)任百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁。既是人工智能科班出身，也有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

我認(rèn)真讀了這本書，可以說，非常好地契合了我之前希望的效果。今天，就以“領(lǐng)讀”的視角，拆解下這本書。

01

開篇第一章就非常有讀者思維地回應(yīng)了一個話題：大模型是突然冒出來的嗎？如果人工智能的歷史起起伏伏，那這次為什么不一樣？

第一章回顧了人工智能的發(fā)展歷史，對關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了闡述，以故事般的敘述，讓普通讀者也可以了解技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)。繼而才會更加理解，大模型的能力涌現(xiàn)、能力泛化，有多么的令人驚嘆。

然而，該書并沒有沉浸在歷史復(fù)述中，而是快速切入當(dāng)下話題：大模型為商業(yè)帶來了什么改變？重新定義交互方式、軟件應(yīng)用全面改變、智能生產(chǎn)的范式、數(shù)據(jù)飛輪的形成。

這些改變，影響著每個企業(yè)、組織、甚至全社會的運(yùn)作，也必然會影響企業(yè)內(nèi)的員工、組織內(nèi)的參與者，以及社會的每個個體。

02

我和一些企業(yè)主交流時，他們的擔(dān)憂是，不知道大模型到底行不行，那些能力是不是吹的。

所以，知其然，更知其所以然，就很關(guān)鍵。我們需要了解，哪些技術(shù)突破讓大模型更有商業(yè)化價值。

但是，這種內(nèi)容其實(shí)并不好寫，因?yàn)樾枰盐粘叨?。不能過于技術(shù)、學(xué)術(shù)，而是能理解大概技術(shù)原理、思路、效果即可。

好在，《大模型浪潮》這本書在講技術(shù)時并不枯燥。預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)、檢索增強(qiáng)生成、智能體、混合專家模型、長上下文等等，對大模型非常關(guān)鍵的技術(shù)，都以通俗的語言進(jìn)行了講解。

比如混合專家模型MoE，是非常火的技術(shù)名詞。本書就用了一個動畫片的案例，萊德和汪汪隊(duì)，來解釋。非常形象，甚至小學(xué)生都能理解，能知道這個技術(shù)為什么好、為什么有效。科普意義也十足。

03

技術(shù)有歷史沉淀、技術(shù)有商業(yè)價值，但一定是現(xiàn)在要用嗎？

這也是現(xiàn)在許多人，尤其是企業(yè)主的關(guān)注點(diǎn)。大家會覺得，現(xiàn)在布局人工智能，是不是會增加成本、沒有收益；是不是再晚一些看看情況呢？

而在《大模型浪潮》這本書里，則旗幟鮮明地提出：大模型成為生產(chǎn)力的時機(jī)，已經(jīng)到了。

新型基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)可以應(yīng)用了（包括算力、模型等等）、技術(shù)的成本-收益也合理了。

人工智能，不是期貨，而是現(xiàn)貨。而且?guī)淼氖找?，也是現(xiàn)貨。和以往的IT躲在業(yè)務(wù)背后的現(xiàn)象不同，現(xiàn)在的AI是融入業(yè)務(wù)一線的。

所以，就不是單純的成本，或者業(yè)務(wù)的周邊；而是有收益的投資，是業(yè)務(wù)的本身。

04

如何讓人工智能和業(yè)務(wù)融合呢？怎么開發(fā)、怎么落地、怎么用在業(yè)務(wù)里呢？

第四章就像工具書一樣，系統(tǒng)講述了模型開發(fā)、模型調(diào)用、智能體開發(fā)、AI應(yīng)用的路徑，包括技術(shù)思路、案例等等。也針對不同場景、不同業(yè)務(wù)需求，給出了合適的建議。

這部分內(nèi)容對于企業(yè)管理者、準(zhǔn)備在業(yè)務(wù)里嘗試AI的人群，非常對口。甚至有意愿用AI提升效率的個體，也可以查閱。

05

人教人不會，事教人一次就夠。案例是不可缺少的。

第五章，講述了在手機(jī)、汽車、具身智能、金融、教育等等典型行業(yè)里應(yīng)用大模型的思路、和已經(jīng)在應(yīng)用的案例。掀開了大模型改變千行百業(yè)的一頁。

這部分內(nèi)容，估計(jì)是篇幅限制。相信實(shí)際應(yīng)用的案例，應(yīng)該還有很多。對于普通讀者而言，其實(shí)還是挺需要了解這些信息的。

讓大家對人工智能有更清晰的了解。既不是靈丹妙藥，也不是空中樓閣。而是不斷滲透、不斷提升。

這也是本書的一個特色。相較于市面上許多書籍的理論化，沈抖豐富的工作經(jīng)驗(yàn)、百度智能云的落地案例，是稀缺的。

有一個“挽起褲腿、踩到泥地”里的人，講如何種莊稼，肯定比比坐在辦公室的人，更有信服力。講述人工智能的應(yīng)用，也是如此。

06

第六章從組織架構(gòu)、實(shí)施流程、模型評估等方面，分享了一些建議和經(jīng)驗(yàn)。其中，關(guān)于“人工智能原生思維的組織”的提法，很有意思。

沈抖認(rèn)為，大模型、人工智能在企業(yè)的應(yīng)用中，會導(dǎo)致組織形態(tài)發(fā)生變化。未來穩(wěn)定的組織形態(tài)，并非傳統(tǒng)的金字塔模式，更可能是“公章”的形狀：

上面是一批有專業(yè)行業(yè)知識的管理者，負(fù)責(zé)規(guī)劃任務(wù)路線；中間層會大幅減少；最下面是廣泛、高效的執(zhí)行團(tuán)隊(duì)。

這個思考，挺有意思的。能否實(shí)踐、是否在實(shí)踐，后續(xù)可以有更多案例來闡述。

總體而言，這本書用通俗的語言，講述了歷史、技術(shù)、開發(fā)、案例、應(yīng)用等內(nèi)容。既可以對大模型有一個全景視角，也有部署的入口。

推薦給大家。

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