及到理解规划和解决问题的能力。 决策之后是通过备或者是通过和与其他系统交互。系统交互。执行后的结果又会被用作新的输形成一个闭环反馈系统确保智能体可以适应并优化其行为。 不仅是处理信息的工具更是具备自
主学习适应和创新能力的
智能实体能够在复杂多变的环境中自我优化并实现目标的有效达成。 在工智能社会每个组织和企业是由多个 组成的智能体 从完成单一岗位的自动化到完成复杂任务多岗位自动化。 之间还可以相互调用组合。 所以对于企业组织最需要的是智能体的应用和开发而非大模型。 第三阶段深到行业垂直模型的训练。 商用的超大规模模型如 这
些模型是在构建类社会的数字大脑而对 台湾电报数据 分行业和领域往往缺乏相应的知识与深度专家经验。目前许多关键知识仍旧储存于专家的脑海中及组织结构里。 这些行业的私有数据和专业知识是企业的核心资产正如同每个婴儿所需的母乳拥有了这些数据就像拥
有了养分长。 因此每个企 全球产品营销：美国与欧盟的视角——两位 Biancas 的个人看法 业组织都需要建立自己的模型一方面让企业积累的数据和经验在通用工智能的助力下孕育出新的智能实体另一方面通过自建模型企业能够明确在未来智能体的发展中所需的具体数据类型。 总之落地过程大致会分为这几个路径需要说明的是第一阶段是最便宜的方案。 我们可以不花钱或很少的钱直接采用提示词的方式与
互动接触到世界然后再根
据所需场景开发自己的智能体系使 CZ 领先 企业或组织工作从单一岗位自动化逐步实现多岗位自动化最后搭建并训练属于企业自己的模型。 如上图所示这就是提示词的交互方式即我们对话的方式。同时它也是一个应用工具我们可以分步骤对问题需求进行应用和处理。 . 大模型实际落地仍需解决风险问题 目前大模型在实际落地应用中仍然存
在一些问题。 第一大模型有时会对某些事物做出错误的判断甚至存在编谎话而它本身并不知道他会编谎话。 第当我们把核心数据输到大型模型中时这些数据很可能会被全球共享从而导致我们的核心竞争力受损。因此建立本地的数据库和小型模型变得至关重要。
第三许多企业正致力于构建自己的数据库但问题却是用大型模型去生成结果这样做也会产生风险。 当我们在大型模型中交互时模型会自动学习并吸收这些
内容进而成为公共知识的一部分。这可能导致我们的核心知识被泄露因为模型会逐步形成对我们数据的整体画像无法做到保密。 对企业和组织来说需要拥有私有的知识经验和技能以便对其进行有效保护并实现长远发展。因此需要建立属于自己的私域模型。 此外在构建私域模型时企业或组织应该更关心的是如何在有限的空间和范围内构建模型而不是构建一个全球性的模型。
