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两家大模型厂商调整业务策略，从预训练模型转向AI应用

百快递100约 4 分钟

近日，有媒体报道称，中国大模型独角兽“AI六小虎”中的两家公司正在逐步放弃预训练模型，并削减了预训练算法团队的规模，将业务重心转向AI应用.
对于这一事件，快递100作为大模型在快递物流行业应用新范式的践行者，我们有以下三点观察：
首先，AI六小虎开始从技术狂热转向量力而行。预训练相当于基础教育的通识教育，需要为大模型提供大量数据和通用知识，以构建其基础能力。这自然也是构建大模型的技术壁垒之一。去年的百模大战后，有人质疑中国是否真的需要这么多大模型。现在看来，没有强大的财力支持，是无法持续进行基础大模型的预训练和升级的。
因此，实事求是地面对自身的能力，从预训练转向应用，是一个明智的选择。这就像培养孩子一样，需要根据自己的经济能力来决定是让孩子读博士、本科，还是早点就业读专科职业技术学院。目前，这两家大模型公司退出预训练，转向AI应用，我们认为这是一个正确的选择。
其次，未来大模型的竞争将从预训练转向推理，而强化学习将成为提升推理能力的关键。我们知道，大模型的能力提升可以通过预训练来提升参数，但当参数从千亿级提升到万亿级时，成本呈指数级增长，而性能提升可能并不明显。因此，转向提升推理能力是一个正确的方向。为了提升推理能力，OpenAI的o1采用了将强化学习机制引入推理阶段的方法，让大模型通过慢思考来实现更准确的问题的解答。这就像我们中国人所说的“三思而后言，三思而后行”，通过降低反应速度来提升模型解答和处理问题的精确度，从而弥补预训练高成本的投入。
在这个模式转变的过程中，也会产生新的业务模式竞争。不同的厂商会根据自己的能力选择是继续投入提升预训练大模型的基础能力，还是提升推理阶段的能力。这不仅仅是成本投入总额的变化，也涉及到成本发生阶段的转移。既然预训练难以为继，硅谷的共识也是通过强化学习来提升推理效果。国内有人预测，可能有80%的大模型厂商将会放弃预训练，这实际上是对技术狂热的理性回归。
最后，大模型厂商确实开始理性地回归到从卷模型到卷应用。记得百度的创始人李彦宏先生在世界人工智能大会上说过，要从卷模型转向卷应用。当时业界对此有很多争议，但现在看起来，这似乎得到了六小虎中两家公司的响应。因为如果大模型不与应用结合，就没有价值。我们所说的学以致用，就是要把大模型的通用能力与具体的业务场景结合起来，让它产生商业价值，从而实现大模型从能力到价值的闭环。
快递100作为大模型场景服务商，也构建了百递云GPT平台，这是一个大模型的业务开发平台，采用混合智能架构，用于大模型的管理和应用开发。我们聚合了7个开源和闭源模型，根据业务场景实现模型的路由，集各大模型之所长，根据不同场景调用不同模型的能力，用其所长，完成复杂的业务流程和商业闭环。例如，AI查快递、AI寄快递和AI管快递，将大模型的通用能力与快递100自身的领域知识库以及原有的API接口集成起来，应用到真实的交易环境和流程中，满足客户对复杂产品的需求，实现一句话查快递、一句话寄快递和一句话生成快递费用报告等真实的AI智能应用，让消费者感受到大模型就在身边，触手可及，打通了大模型到用户的最后1米。
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