李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型

专题：2024中国AIGC创新发展论坛

　　2024年服贸会专题论坛之一——“2024中国AIGC创新发展论坛”于(yú)9月13日-14日在北京举行(xíng)。APUS董事长兼CEO李涛出席并演讲。

　　李涛认(rèn)为，个人工智能发展会呈(chéng)现出两(liǎng)个方向(xiàng)：第一是下一(yī)代(dài)大(dà)模型已经初(chū)显(xiǎn)端倪，第二是人工智能的应用到了关键时点。“对于非常多的通用人工智能(néng)企业来说，大模型有很大的机(jī)会可(kě)以击穿行业壁垒，我们以行业数据进行(xíng)学习、训练，作为大模(mó)型企业(yè)可以(yǐ)真正(zhèng)为传(chuán)统行业提供服务，进行AI赋能”。

　　李涛(tāo)强调，APUS作为一家(jiā)全球化的(de)AI企业(yè)，在技(jì)术上非常明确，要有所为、有所不(bù)为，只做三(sān)个方面：第一个方向是多模态。第二是专注于(yú)端侧AI。第三是在算法上进行(xíng)优化。

　　“毋庸置疑，人工智能已经成为(wèi)今天新质(zhì)生产力(lì)最典型和最杰出(chū)的代表，APUS也是(shì)希望(wàng)用APUS通用大模型作为底座，为千行百业能训练出各种各(gè)样的(de)垂(chuí)直(zhí)模(mó)型(xíng)”，他说(shuō)。

　　以下(xià)为演讲实录：

　　李(lǐ)涛：大家好，很开心今天下(xià)午在这里跟大家一起来讨论AIGC在新质生产力(lì)方向的一些应用。APUS过去十年(nián)一直是在(zài)互联网出(chū)海，大部分业务都在(zài)海外，当然在现在这样一(yī)个人工智能快速兴起(qǐ)的时(shí)间段，APUS也把自己的全球业务与人工智能充(chōng)分(fēn)做了一些结(jié)合(hé)。因为今天我(wǒ)们是讨论AIGC与产业的结合，我想(xiǎng)首先分享一下(xià)我们的一些观点。

　　第(dì)一个，从目(mù)前来看，我们认为现在整个人工智能的发展大概会呈现两(liǎng)个方向，尤其(qí)是我觉(jué)得在中国第(dì)二(èr)个方面会更重要一些。第一是我们能够看(kàn)得(dé)到下一代(dài)大模型(xíng)已经(jīng)初显端倪。过往基于无监督和有监督的学(xué)习、训练的大(dà)模型，到目前为止已(yǐ)经遇到了一些(xiē)障碍，我们知(zhī)道OpenAI的(de)Strawberry拖了很久，今(jīn)天早上我们看到o1的发布，为什么？原有(yǒu)基于算力、基于大数据，不断的拉大参(cān)数的训练模式遇(yù)到(dào)了(le)一个比较大的瓶颈。当然我们看到下(xià)一代的大模型更多是(shì)基于(yú)左右互搏、自我对(duì)弈的强化学习很快会登上舞台。今天凌晨o1发布证明(míng)了这一点。从而通过这种方式能够让大模型在原有的基础之上能够更(gèng)强的增(zēng)强(qiáng)它的(de)逻辑推理能力。

　　第二(èr)个方向最重要的是人工智能的(de)应用，现在到了(le)关键的时点。我们(men)一直有一个观点，人工智能大模型到来以后有(yǒu)一个非常强的(de)能力（在过往），过往(wǎng)整个信息产业无论是计算机还是互(hù)联网都(dōu)会(huì)面临一个很大的问题，就(jiù)是行业壁垒。但是大模型到来以后，对于非常多的通用人工智能企业来说，大模型有很大的(de)机会可以击(jī)穿行业壁垒，我们以(yǐ)行业数据进行学(xué)习、训练，从而让我们真正地(dì)作为大(dà)模型企业，为(wèi)传统行(xíng)业提供服(fú)务，进(jìn)行AI赋能。刚才邬贺(hè)铨院士和前面几位嘉宾谈了这个方向非常多的观(guān)点，大家也看(kàn)到了非常多的案例，所以我在这儿的第一个观点是，可以(yǐ)看得到，基于自我对弈的(de)强化学习正在成为下一代大模型的一(yī)个基本(běn)模式。我们知道传(chuán)统(tǒng)大模型的训练模(mó)式主要是靠拉大算力、拉大参数、加大数据量来进行。实际上(shàng)我们也能看到，目前为止Strawberry遇到非常大(dà)的障碍，换句话说以前固定成本(běn)很大，边(biān)际成本趋(qū)近于0，这种(zhǒng)模(mó)式(shì)现在来看已经发生(shēng)了(le)非常多的问题。我们也知道全球非常(cháng)多的，比如OpenAI、谷歌Jsonnet、cloudy也好，都已经(jīng)把算力(lì)拉(lā)到10万卡(kǎ)。再往(wǎng)下怎(zěn)么办？难道拉(lā)到(dào)100万(wàn)卡、1000万看(kàn)？恐怕这种模式根本无法真正的(de)运行下去。我们也知道，现在有一个说(shuō)法(fǎ)，2500万张H1就可以把地(dì)球上所有电力都给(gěi)消耗完，从这个角度来说，现在(zài)基于无监督学习和有监督学习的(de)传统的、大力出奇迹的训练模(mó)式(shì)已经走到(dào)了尽头(tóu)，这是为什(shén)么今天看到人工智能学(xué)习大(dà)量数据(jù)时能起到一定作用，但(dàn)一直解决不了大模型的幻想问(wèn)题(tí)。那么怎么(me)解决这样的问题(tí)？这是第一(yī)个。

　　第二个，在未(wèi)来所谓的行业数据(jù)包括物联网传感器数据引进来的时候，包括具身智能，我们知道人工(gōng)智能大模型开始真正(zhèng)从物理世界(jiè)大规模拿到(dào)感知数据时(shí)，如此大的计算量(liàng)怎么解决幻想问题？所以已经看得到全新模式已(yǐ)经出(chū)现了，让(ràng)大模型之间(jiān)自己(jǐ)左右互搏，让它以自我对弈的方式强化学习。所以我(wǒ)们也可以看得到，大(dà)模型整个未来的训(xùn)练模式已经从原来的训练(liàn)、微(wēi)调、强化学习开始转化为(wèi)训练微调和自我对弈的强化学习。在传统(tǒng)模式下(xià)强化学(xué)习是在认(rèn)知能(néng)力(lì)拉齐上做(zuò)的强(qiáng)化学习。后面我们看到下一代人工智能(néng)大模型应该更多是以自我对弈的强化学习，有点像早期的AlphaGo和AlphaZero，最开(kāi)始连普通棋手都下不(bù)过，但(dàn)40天之后(hòu)就战胜(shèng)了柯洁，过程中本质上训练模式就是用大(dà)模型自我对弈来完成的。换句话说，今天我们的大模型实际上正在把(bǎ)我们过去通过自我(wǒ)对弈的方(fāng)式把我们大模型本来不强的逻辑推理能力正在快速(sù)拉强，这是我们可以看得到的一个非常大的趋势。今天早(zǎo)晨OpenAI发布了ChatGPT的o1，我们看到o1最大不同是，它的数学、物(wù)理、化学甚至包(bāo)括coding方向实际上(shàng)都比原来GPT-4o有了非常大的提升，甚至在很多专业领域(yù)已(yǐ)经超过了人类专家的水平。这是我们看到(dào)的自我对弈强(qiáng)化学习带来(lái)大模型的一次全面的飞跃，而且我们比较相信在这种飞跃情(qíng)况之下，大模型原(yuán)来不擅长的，比如(rú)说可能会经常出现幻想的(de)领域，今天下一代模型是可以很好(hǎo)解决的。包括有很多我们原来说的，可(kě)能是用一(yī)些确定(dìng)性的小(xiǎo)模型才能解决的问题，并不是所有问题都要大模型来解决，今天大模型通过自我对弈的学习(xí)方式可(kě)以快速地把自己这方(fāng)面的专业能力提升。这是我们看到人工智能大模型在下一步发展中的趋势(shì)。今天早(zǎo)晨o1发布已经证(zhèng)明了我们这样的基本(běn)判断。

　　另外是人工智能在产业的应用，刚才大家举的例(lì)子，包括在电力的巡(xún)检、在金融、在零售，非常(cháng)多。除(chú)此之外(wài)，我们知道人工智能包括在医疗、教育、电商、制造，甚至舆(yú)情、农业都会有更大的产业方向。特别是对于中国来说，我们今天面(miàn)临一个比较大(dà)的问题，一(yī)个是整体大模型训练的技术、能(néng)力甚至我们在大(dà)模(mó)型的创新上，相(xiāng)对于全(quán)球最领先技术来说还是有一些落后的。第二(èr)个是我们非常明确的(de)，就是我(wǒ)们在(zài)算力上(shàng)有着非常大的差距，现在算力(lì)因(yīn)为各种各样禁运的原因，中(zhōng)国(guó)所有的大模型企(qǐ)业到今天为(wèi)止很少说有能够把算力拉到10万(wàn)卡以上。换句话说，即便是在传统的大力出奇迹的模式之下，我(wǒ)们的卡数是完全不够的(de)。但是在大模型(xíng)整个(gè)人工智能发展路径里面，存在一个三角形模型，人工智能要想发展得更(gèng)好，我们有两个三角形模型，一(yī)个是大模型三角形模型：算力、算(suàn)法和数据。人工智能(néng)的产业发展的三角形模型(xíng)是：算力、算(suàn)法(fǎ)和应用，而且在整个三角形模型里面我们只要补足任何两点都有(yǒu)机会(huì)把整个商业闭环(huán)给完成。从这个角(jiǎo)度来说，今天中国最有机会也(yě)最李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型应该把人工智能(néng)产业应用给做好，一方面是补足我们算力不(bù)足情况，能够让我们(men)整个(gè)闭环持续发展(zhǎn)下去(qù)。另外一个是(shì)因为中国有海量的用户、有(yǒu)海(hǎi)量的应用场景，我们是全球制造业(yè)大国，我们有足够的应(yīng)用场景可以(yǐ)把大模型各种(zhǒng)应(yīng)用模式能够真正总结(jié)出(chū)来。也正是因(yīn)为这样的原因，APUS在过去两(liǎng)年里面，非(fēi)常坚定的在整个人工智能产业应用的(de)领域把人工智能(néng)的战(zhàn)略定位在产(chǎn)业应用和生态建设上。可以看得到，从去年4月份APUS发布了第(dì)一个1000亿参数的多模态大(dà)模型，应该是中国最早发布多模态大模(mó)型的企业。一直到今年我们发布(bù)了APUS 4.0 mini，是一个端侧大模型，120亿参数(shù)，可以在整(zhěng)个断(duàn)网情况下在电脑笔记本上很好地工作。当(dāng)然也非常幸运，我(wǒ)们(men)拿到了两张通用大模型的牌照，一个1000亿参数，一个2100亿参数，我们也(yě)希望通过我们的通(tōng)用大模型(xíng)能够真正为千行百业来赋能，为各(gè)种各样的垂直领域的企业也好、政府也好、单位也好能够提(tí)供更(gèng)好的服务。当然更重要(yào)的一件事情是，我们马上会把(bǎ)我们的Omni发布出来，就是APUS大(dà)模型的(de)5.0，就是刚才我谈(tán)到的基于(yú)自我博弈的(de)强(qiáng)化学习的大模型，从目前我们已经(jīng)看到的水平来看，达到了或(huò)者(zhě)超过(guò)了(le)GPT-4o，但成(chéng)本只有它的20%，我们(men)希望这(zhè)样的大模型能够在中(zhōng)国各种生态(tài)里面得到充(chōng)分的应用。

　　APUS在(zài)整个人工智能(néng)的应用，刚(gāng)才谈到了我们(men)在人工智能的产业应用和生态建设(shè)上，我们第一件事情是，我们用人工智能对APUS在全(quán)球(qiú)覆盖24亿用(yòng)户的200多款产品进行了应用升级。过去(qù)十年我(wǒ)们一直在海外做业(yè)务，大概有200多款应用，覆盖了(le)200多个国家和地区，25种语言，应该说现在在全世(shì)界(jiè)每(měi)天大概就有将(jiāng)近4亿用户在手机上使用(yòng)APUS的应(yīng)用，我们也通过(guò)APUS大(dà)模型对所有应用进行重构(gòu)，这样(yàng)的(de)重构一方面给用户带来更大的产业价值，另一方面也非常幸(xìng)运，因为这样的全球(qiú)用(yòng)户给我们(李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型men)提供数据训练，从而能够用(yòng)最新鲜的(de)、最真实的(de)数据能够对APUS大模型进行(xíng)训练。当然过往用户绝大部(bù)分分布在东南亚、南亚和中欧一些(xiē)国家，随着人工智能的广泛应用，APUS的一些应用从去年到今年在美国、在欧洲也取得了非常长足的进步。我可以给大家举一(yī)个特别简(jiǎn)单的例(lì)子，美国超过600万家庭在读的电子圣经都是APUS提供的，在电子圣经里面(miàn)我们通过人工智能的提供包括(kuò)伴(bàn)读、绘本、AI牧师(shī)，然后(hòu)为(wèi)这些家庭通过对基督教的AI化，能够真正地实现对这些家庭的圣经阅(yuè)读和祈祷的(de)服务。这是我们在C端的一个很小应用。另外一个方面我们关注人工(gōng)智能和在产业、行业应用里面能够做哪些事情，过去(qù)一年半时间APUS连续发布了11个垂(chuí)直大(dà)模型(xíng)，这11个垂直大模型里面可以给大家分享，比如云梦创作大模型，目前已经跟(gēn)一家国内(nèi)的(de)上市的影视企业合作，如果大家最近看《唐朝诡事录》电视连续剧连绵用到APUS技术，整个影视集团用APUS AI进行(xíng)影(yǐng)视剧变局包括(kuò)场景助力，这是我们的应(yīng)用场景。另外APUS AI跟网信办合作做网信办模型，在关键的(de)辟谣助手(shǒu)包括续建新闻处理上来做智能的识别和处理。当然我们现在也为网信办提供人工智能大(dà)模型训练靶场，很多垂直(zhí)大模型训练上，最后再真正投入商用、投入在线服务的时候(hòu)，能够提前在靶场上(shàng)经过一系(xì)列(liè)的训(xùn)练。除此之(zhī)外，APUS医疗(liáo)大模型已经在一些三甲医(yī)院开始使用了。

　　所(suǒ)以APUS在未来作为一家全球化的AI企业，我们给自己确定的战略非常清(qīng)楚，在技术上APUS非常明确，有所(suǒ)为、有(yǒu)所(suǒ)不为，我们(men)只做三个方面(miàn)：第一(yī)个方向是多(duō)模态。我们认为未来人工(gōng)智能无论是到具身(shēn)智能，还是(shì)对物理世界的感知和处理应用上，应该说都是多模态的，所以(yǐ)APUS从去年第(dì)一个1.0大模型发布的时候就一直(zhí)专注于多模(mó)态上。第二，APUS专(zhuān)注于在端侧AI上(shàng)，我们为什么要做(zuò)端侧AI？最近大家知道iPhone16发布，所有功能在国内不能用，iPhone16在欧洲根本就不发布，根本(běn)原因是因为它的AI功能会大大获取用户数(shù)据，你可以想象一下，有一天你在手机上输入的每一个字、讲的每一句话、打开的每一(yī)个网页(yè)、用的每(měi)一个APP，你的一切行为都会被(bèi)用在大模型训(xùn)练，甚至有可能你在手机上输入的一行字，最(zuì)后你并没有发出(chū)，也会被(bèi)拿(ná)来做大模型的训练。这对很多(duō)重要的VIP人士来说是不可接(jiē)受的一种状况。正是因为这样，APUS非常明确，我们很(hěn)多就(jiù)是在端(duān)侧，为一些重要的人士通过大模型，千亿参数大模型的剪裁，剪裁成为放在手机或者我(wǒ)们笔记(jì)本里面的一个在断网情况下可以工作的大模型，从而在(zài)保证数(shù)据(jù)安全、隐私安全的情况(kuàng)下同时能够提供(gōng)智能化的服务。第三，我们非常清楚，如果在(zài)中国甚至在中国之(zhī)外非常多的(de)新兴市场国家，如果(guǒ)要把人工智能这件事做下去，算力(lì)是非常重要的一(yī)件事李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型情。所以我们比较专注，主要在(zài)算法上(shàng)进行算力(lì)优化。刚才大家看到了(le)我(wǒ)们的APUS 5.0，也就是(shì)Omni马上就要出来了(le)，在现有(yǒu)GPT-4o达到同样水(shuǐ)平的时候(hòu)，能够把(bǎ)整个算力需求降低80%只有它(tā)原来20%。当然在市场方(fāng)向我们非常(cháng)明确，第一件事APUS业务在海外，把我们对所有海外的C端业务进行重构(gòu)。

　　第(dì)二我们(men)会关注医(yī)疗，认为人工(gōng)智能在医疗领域(yù)是目前(qián)最广泛，对社(shè)会经济社会(huì)生活影响最大的，中(zhōng)国现在有两(liǎng)个领域是非常迫切需要的，一个(gè)是医疗，一个是法律(lǜ)，原因(yīn)很简(jiǎn)单，我们在(zài)北京感受不到，但不可能全中国人都去协和、301这样的好医院来看，中国大量普通人在边远山区，在区县里(lǐ)不能得到好的普惠医疗服务(wù)。通过人(rén)工智能的介入，从而能力(lì)真正让普惠医疗，可能不(bù)能做到100分，但能把边远地区的30分、50分的医疗水平直接(jiē)给拉到80分、90分，从(cóng)而真正让普通人真正想象到跟(gēn)一线城市同样的医疗服务水平。第三(sān)就是AI PC，我们端侧大模型(xíng)主要预装在笔记本电脑、手机上，后面会(huì)有专门介绍，现在(zài)简单说一下，APUS AI PC目(mù)前已经在(zài)一些部委开(kāi)始投入(rù)商用，主(zhǔ)要是(shì)针对一些(xiē)部委有严格的数据隐私要求的外勤提供智能服务时，我们(men)提供的。第四，APUS的(de)主权AI，我们(men)在为特定的国(guó)家来定制整个国家的通用(yòng)大模型底座。我(wǒ)们也希望通过这样的方式来(lái)做。中国从十年(nián)前(qián)的互(hù)联网到今天的人工智能，相对于美国来(lái)说还会(huì)明显(xiǎn)落(luò)后，但相(xiāng)对于世界来说应该是足(zú)够领先的，所以我们有能力让我们的人工智能走出去，为一些可能发展中的(de)国家甚至欠发达国家通(tōng)过人工智(zhì)能为他(tā)们构(gòu)建信息化甚至(zhì)智(zhì)能化的基础设施。

　　我刚(gāng)才已(yǐ)经讲了，我们现(xiàn)在正在(zài)做的是一个非常重要(yào)的战略方向，就是AI医疗。APUS经常对(duì)外讲我们做的这件事(shì)大概(gài)用一百天，实(shí)际上这件事(shì)差不多用了一年时间，从开(kāi)始定这(zhè)个方向，拿数据、清洗(xǐ)数据，跟(gēn)医院合(hé)作，到目前(qián)为止，基于6000亿高质量的医学数据进行(xíng)了增量预训练，当然也通过360K的微调数据来(lái)提高我们新(xīn)模型的(de)能力。在这里特(tè)别强调(diào)，在(zài)今年采用(yòng)了基于反馈的强化学习提高我们的医疗大(dà)模型的能力(lì)，可(kě)以看到两个很重要的数据(jù)：一个是医疗大模型参加全国(guó)医师资格考试(shì)可以考(kǎo)到(dào)77.5分，我们也(yě)同(tóng)步用GPT-4做(zuò)测试只能考到61分，什么水(shuǐ)平呢？差不多是一个医科大学毕业十年左右医生的诊疗水平。也(yě)正(zhèng)是因为这样，所以我们(men)在过(guò)去半年里面已(yǐ)经在一些三(sān)甲医院落(luò)地开(kāi)始使用(yòng)，而且到目前为止在(zài)线处(chù)理了30万条诊疗的记录，基本上(shàng)工作模式也特别简单，大部分病人可以(yǐ)在医院公众号(hào)和小程序里面直接询(xún)问病情，AI会直接给出病(bìng)情诊断(duàn)，同时(shí)直接帮病人进行挂号，病(bìng)人通(tōng)过我(wǒ)们(men)的大模型拿到初步(bù)诊疗和挂号(hào)之后，在挂号时间直接到医院(yuàn)，见到医生之前医生就看到所有病例和人(rén)工智能诊疗的意见，这样能极(jí)大提升医生的整个处理能力(lì)和水平。而且在整(zhěng)个过程中，实际上AI医疗模型跟医生(shēng)之间形(xíng)成了一个相(xiāng)互反馈和相互校正的过程，而避免出现误诊。

　　我们还做了另外(wài)一件(jiàn)事(shì)情就(jiù)是中医(yī)药，我们用了超过2000亿条的(de)数(shù)据，包(bāo)括所有中医的医典、理论(lùn)数据、药(yào)典、病例进(jìn)行。我们也能看到参加中(zhōng)医的资(zī)格考试考到了(le)80分，GPT-4可能不擅(shàn)长中医，考(kǎo)的不及格，是49分。正是基于这两个(gè)模型，APUS在医疗方向大(dà)概推出了一个医疗样板间，就是2+5+N，通过APUS的(de)岐黄大(dà)模(mó)型(xíng)和智(zhì)草中医(yī)大模型来(lái)提供基础服务。当然，通过我们的医院场景，药企的场景，专业(yè)病的场景，包括中医(yī)的场景和用户家庭健康的场(chǎng)景这五个(gè)场(chǎng)景，能够真正(zhèng)为普通的病人、病患，包(bāo)括普(pǔ)通人提供(gōng)家庭(tíng)医疗、甚至包括日(rì)常的健康管理。可以看得到，非常典型的是进行智能诊疗、智能审(shěn)方、智能诊断，包括对所有图形进行识别，并且给出诊断。现在跟一(yī)些药厂合作做(zuò)新药的研发实验。除此(cǐ)之外我们也利用中医(yī)进行(xíng)舌苔诊(zhěn)断和(hé)脉象诊断，我们希望能够真(zhēn)正作为普惠医疗或者家庭健康一种非常(cháng)好的保证状态。也希望能够把整个APUS医疗大模型(xíng)服务能够(gòu)推进到中国更(gèng)多公共医疗领域，无论是给更(gèng)多的医(yī)院服(fú)务还是(shì)给更多的药企来(lái)提供服务，包(bāo)括普通人(rén)、普通家庭(tíng)的医疗保健工(gōng)作。

　　另外一个(gè)是AI PC，这是一个(gè)重要(yào)的应用场景，在(zài)一些专业领域(yù)用我(wǒ)们的端侧大模(mó)型+端(duān)侧大模型Agent+专业数据，真正能够为一些特定的(de)行业、特定的行(xíng)业和特(tè)定的部门提供一(yī)些服务，一个是在野外、海上，可能联网(wǎng)不方便。另外对于(yú)一些特定有极强(qiáng)安全(quán)要求的，比如国防、安全等部门提供服务。当(dāng)然我刚才讲到，这个产品不方便提名(míng)，已经在实(shí)战中给一些部委投入到批量的使用中。

　　第三个，前两周中非论坛，我们跟南非、乌(wū)干达、加纳达成战略合作，并为这些(xiē)国家提供通用大模型(xíng)底座。提供(gōng)这(zhè)些通用大模(mó)型底(dǐ)座也确实帮我们拓展(zhǎn)了非常多的(de)应用场(chǎng)景，我们以前从来没有想过人工智(zhì)能可以用在(zài)签(qiān)证(zhèng)、海关的监督管理上，这些需求(qiú)帮我们完善了，主要为这些国家第一提供通用(yòng)的(de)模型底座，第二为(wèi)这些国(guó)家提供垂(chuí)直模(mó)型训(xùn)练，南(nán)非主要在医(yī)疗、金融、海关签证(zhèng)等等这些领域。当然在(zài)这个过(guò)程中，我们也提出来(lái)APUS人工(gōng)智能的(de)三大核心价值观，第一个是智(zhì)能向善，大模型必须要做(zuò)好(hǎo)事情，不能做坏事情。第(dì)二个要跟主(zhǔ)权AI价值观对齐，这个(gè)不仅仅是中国国家的要求，事实(shí)上不同的，在我们看来大的政治(zhì)、文化、经(jīng)济主体都应该有自己的主权AI，都应该与自己的价值观对齐。比如我(wǒ)们为(wèi)加纳训(xùn)练的大模型(xíng)，整(zhěng)个大模型里面必须对两个宗教价(jià)值观有支持，一(yī)个是基(jī)督教，一个(gè)是(shì)伊斯兰教，在中(zhōng)国(guó)大模型是另外一回事，在加纳(nà)是不同的价值观对(duì)齐模式。在南非的价值观对齐(qí)跟加纳(nà)的价值观对齐完全不一样。除了提供这种通用大模型底座和垂直大模型应用以外，我(wǒ)们也会(huì)帮助(zhù)他们来(lái)建立最基(jī)础的算力平台，所以APUS在这(zhè)个基础之上(shàng)，上个月刚刚发布了异(yì)构万卡算力平台，希望通过这样(yàng)的技(jì)术真正能够(gòu)做(zuò)到人工智能出海，而且为非常多的新兴市场国家提供人工智(zhì)能(néng)的基础设施。

　　除此之外，我们在美国(guó)、欧洲也在探索(suǒ)一些新的业务模式，比如(rú)电商大模型(xíng)，可以给大家看一个案例(lì)，这款产品叫Swapper，在美国发布的智能电商，所有模(mó)特、场景都是AI形成的，可(kě)以一键换装、一键(jiàn)换肤、一键换背景。当然配套的Swapper我们还做了智能(néng)客户。我记得刚才(cái)邬(wū)贺铨院士也谈到了，我们希望通过这(zhè)样为中国出海的(de)企业。当然现在这个产(chǎn)品主要发在美国，为大量美国的中小企业点上服务来提供(gōng)支撑服务。

　　（现(xiàn)场播放视频）

　　可以看到人工智能今天在整个电商服务商已经有非(fēi)常非常卓越(yuè)的表现，无论是让商家还(hái)是让用户有(yǒu)非常好的表现。

　　这是APUS农科大模型，目前为止已经可以做到全(quán)球14万(wàn)种的植物，识(shí)别准确率超过了95%，并且对所有农作物(wù)和植物的病虫害都可以快速(sù)地进行诊断，能包括出诊断和治疗的方案，准确(què)率有(yǒu)超过(guò)了92%。目前我们正在把这个在中国一些重要的农业省份进行推广。除了这个(gè)之外，我们现在也跟一些省份基于(yú)我们的(de)中医药大模型和弄(nòng)可达大模型正在训练另外一个，可能大家很难想象，是食品大模(mó)型，中国有非常多的地(dì)方是食品大市或(huò)者大省，供应着全中国非常多的食品，这些(xiē)食品的(de)安全(quán)、创新(xīn)、营养，过去都是用一个非常传统的方式、非常长的周期进(jìn)行研发，今天我们用人工智能助(zhù)力这些传统(tǒng)食品(pǐn)企业(yè)进行他们新(xīn)产品的研(yán)发包(bāo)括营养的配置，包括对食品安(ān)全的(de)溯源等(děng)等，我们都希望用我们的食品大模型来做。这个不出以外，在(zài)年底之前，食品这个有(yǒu)很多挑(tiāo)战，我们应该会把这个发(fā)布出来。

　　以上是整个APUS在人工智能(néng)产业应用里面所做的(de)工作，今天我们讨(tǎo)论的(de)是AIGC与新质生产力，我想，毋庸置(zhì)疑，人工智能已经成为今天新质生产力最典型和最杰出的代表，APUS也是希望用APUS通用(yòng)大模型作为(wèi)底座，为千行百(bǎi)业(yè)能训练出各种各样的垂直模型(xíng)。当(dāng)然我也希望能够跟今天在座(zuò)非常多的合作伙(huǒ)伴一起合作(zuò)，能够真正做到AI出海，把我们的人工智能带到海外去，因为(wèi)在全球市(shì)场还有更大的AI产(chǎn)业(yè)空间(jiān)能够成为我们大家驰(chí)骋的天地，谢谢。

　　新浪声明：所有会(huì)议(yì)实录(lù)均为(wèi)现(xiàn)场速记整理，未经演讲者审阅，新浪(làng)网登(dēng)载此文出于(yú)传递更多信息之(zhī)目的，并不意味着赞(zàn)同(tóng)其观点或证实其描述。

责任(rèn)编辑：梁斌 SF055

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