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根據(jù)您提供的信息，報(bào)告是由騰訊研究院發(fā)布的。至于作者，報(bào)告中提到了多位專家和學(xué)者，包括中國工程院院士、原副院長鄔賀銓，中國工程院院士李伯虎，香港中文大學(xué)(深圳)教授、前海國際事務(wù)研究院院長鄭永年，中國廣告協(xié)會會長、國際廣告協(xié)會全球副主席張國華，中國互聯(lián)網(wǎng)投資基金管理有限公司總經(jīng)理李筱強(qiáng)，Hugging Face 高級工程師王鐵震，騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群 CEO 湯道生，騰訊集團(tuán)副總裁蔣杰，以及騰訊研究院院長司曉。報(bào)告可能是由這些專家的集體智慧編寫的，或者由騰訊研究院的研究人員根據(jù)專家的意見和調(diào)研數(shù)據(jù)整理而成。

根據(jù)標(biāo)記中的內(nèi)容，作者給出了以下具體的建議：

1. 推動大模型融入各行各業(yè)：作者強(qiáng)調(diào)了將大模型融入千行百業(yè)的重要性，這是下一階段發(fā)展的重點(diǎn)。

2. 開展行業(yè)大模型研究：騰訊研究院自2023年8月啟動了對行業(yè)大模型的探索，通過訪談上百位專家，進(jìn)行了體系化的研究，為業(yè)界提供了有益的借鑒。

3. 大模型上云落地：作者認(rèn)為大模型上云可以加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)的提質(zhì)換檔。

4. 避免技術(shù)性能片面追求或短期收益：在評估行業(yè)大模型的成功時(shí)，應(yīng)避免片面追求技術(shù)性能或短期收益，而應(yīng)評估其在降本提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和體驗(yàn)增強(qiáng)方面的價(jià)值。

5. 構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪：為了實(shí)現(xiàn)行業(yè)大模型的成功，作者提出構(gòu)建一個高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪的模式，以促進(jìn)模型的不斷優(yōu)化和應(yīng)用。

6. 多種方式組合的典型案例：在實(shí)際應(yīng)用中，作者建議結(jié)合提示工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)、預(yù)訓(xùn)練等多種方式，以優(yōu)化行業(yè)大模型的性能。

這些建議旨在推動大模型技術(shù)在各個行業(yè)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)人工智能的可持續(xù)發(fā)展，并為社會創(chuàng)造更多價(jià)值。

報(bào)告的核心內(nèi)容是關(guān)于人工智能大模型，特別是行業(yè)大模型的發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景、實(shí)現(xiàn)方式以及未來趨勢的深入研究。報(bào)告指出，雖然人工智能大模型在技術(shù)上取得了顯著進(jìn)步，但在具體行業(yè)的應(yīng)用推進(jìn)上卻遇到了挑戰(zhàn)，原因在于通用大模型難以滿足各行各業(yè)的特定需求。因此，行業(yè)大模型應(yīng)運(yùn)而生，它們通常是基于通用大模型調(diào)整而來，能夠更好地滿足企業(yè)提高模型專業(yè)性的需求，也是實(shí)現(xiàn)“人工智能+”國家戰(zhàn)略的最后一公里。

報(bào)告強(qiáng)調(diào)了行業(yè)大模型的特點(diǎn)，包括既有模型也含應(yīng)用、大多生長于通用大模型之上，以及其本質(zhì)是解決方案。同時(shí)，報(bào)告提出了評估行業(yè)大模型成功與否的三類價(jià)值：降本提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和體驗(yàn)增強(qiáng)，并提出了構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪的模式。

在實(shí)現(xiàn)方式方面，報(bào)告介紹了多種方法，包括提示工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)、預(yù)訓(xùn)練以及多種方式組合的典型案例。商業(yè)案例和科研案例的介紹也展示了行業(yè)大模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用成果。

報(bào)告的觀點(diǎn)認(rèn)為，大模型技術(shù)的發(fā)展需要貼近實(shí)踐，通過深度研究推動創(chuàng)新探索和落地。同時(shí)，行業(yè)大模型的發(fā)展需要解決的關(guān)鍵問題在于知識密度，密度越高的行業(yè)或場景，受影響會越大。報(bào)告呼吁業(yè)界繼續(xù)深入討論，共同推進(jìn)人工智能的可持續(xù)發(fā)展之路。

報(bào)告研究領(lǐng)域涉及人工智能中的大模型技術(shù)，以及其在不同行業(yè)中的應(yīng)用。這些大模型以其參數(shù)規(guī)模大、泛化能力強(qiáng)、支持多模態(tài)等特點(diǎn)，正在引發(fā)智能革命。領(lǐng)域的發(fā)展歷程中，大模型技術(shù)已從基礎(chǔ)的通用大模型，逐步發(fā)展出針對特定行業(yè)需求的行業(yè)大模型。這些行業(yè)大模型基于通用大模型調(diào)整而來，旨在滿足各行各業(yè)的特定需求，是實(shí)現(xiàn)“人工智能+”的最后一公里。當(dāng)前市場以基礎(chǔ)大模型為主，但缺少行業(yè)專業(yè)知識。因此，發(fā)展行業(yè)大模型成為下一階段的重要任務(wù)。

報(bào)告的主要結(jié)論是：隨著人工智能大模型技術(shù)的快速發(fā)展，其在工業(yè)、金融、廣電等行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展中具有巨大潛力。然而，通用大模型在具體行業(yè)應(yīng)用中存在一定的局限性，因此，發(fā)展行業(yè)大模型成為了下一階段的發(fā)展重點(diǎn)。行業(yè)大模型是基于通用大模型調(diào)整而來，能夠更好地滿足各行業(yè)提高模型專業(yè)性的需求，也是國家落地“人工智能 +”的最后一公里。報(bào)告還提出了行業(yè)大模型的成功評估標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪在實(shí)現(xiàn)行業(yè)大模型成功應(yīng)用中的關(guān)鍵作用。

根據(jù)騰訊的行業(yè)大模型報(bào)告，大模型在各個行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)展和速度各有不同。一些行業(yè)如金融、廣告等已經(jīng)快速采用并實(shí)現(xiàn)了大模型的落地應(yīng)用，而一些傳統(tǒng)行業(yè)則因具體問題解決不好，應(yīng)用推進(jìn)相對較慢。報(bào)告指出，決定大模型影響大小的核心因素是“知識密度”，密度越高的行業(yè)或場景，受影響會越大，比如教育行業(yè)、研發(fā)和設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)等。

在人工智能大模型領(lǐng)域，主要的參與者包括騰訊研究院、Hugging Face、OpenAI 等公司和組織。騰訊研究院自 2023 年 8 月就啟動了行業(yè)大模型的探索，開展了覆蓋十余個行業(yè)、上百位專家的訪談，進(jìn)行了體系化研究。Hugging Face 希望每個人都可以訪問生成式 AI 模型，包括各類企業(yè)和所有普通開發(fā)者。OpenAI 正在搭建人工智能的封閉系統(tǒng)。這些公司和組織在人工智能大模型領(lǐng)域起到了重要的推動作用。

該領(lǐng)域的發(fā)展主要受到以下因素的推動：

1. 人工智能大模型的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革，特別是在工業(yè)、金融、廣電等行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展中，大模型作為新動能展現(xiàn)了其通識能力強(qiáng)、泛化能力強(qiáng)、支持多模態(tài)等特點(diǎn)。

2. 行業(yè)對大模型的內(nèi)生需求，大模型能夠提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)個性化定制、優(yōu)化資源配置、促進(jìn)綠色環(huán)保、實(shí)現(xiàn)人才結(jié)構(gòu)優(yōu)化等，加快推進(jìn)中國工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，實(shí)現(xiàn)工業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型與智能化升級。

3. 大模型在具體行業(yè)中的應(yīng)用推進(jìn)，雖然存在一定的困難和挑戰(zhàn)，但是隨著行業(yè)大模型概念的厘清、應(yīng)用進(jìn)展、實(shí)現(xiàn)方式、安全治理、未來趨勢等方面的體系化研究，大模型在行業(yè)中的應(yīng)用前景廣闊。

4. 算力、算法、數(shù)據(jù)、場景等關(guān)鍵要素的發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)和場景的優(yōu)勢，為高質(zhì)量行業(yè)大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

5. 政策推動和產(chǎn)業(yè)界的積極探索，如騰訊研究院自 2023 年 8 月啟動的行業(yè)大模型探索，開展了覆蓋十余個行業(yè)、上百位專家的訪談和研究，為業(yè)界提供了有益借鑒。

報(bào)告中提到了以下挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)：

1. 大模型存在“不可能三角”問題：即在大模型的三個關(guān)鍵特性——參數(shù)規(guī)模、泛化能力、支持多模態(tài)——之間存在難以同時(shí)滿足的矛盾。

2. 行業(yè)對大模型有內(nèi)生需求：雖然大模型具有通用性，但行業(yè)特定的專業(yè)知識和技術(shù)需求使得通用大模型難以直接應(yīng)用。

3. 行業(yè)大模型是落地“人工智能+”的最后一公里：如何將大模型有效地融入各個行業(yè)，解決實(shí)際問題，是當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)。

4. 行業(yè)大模型的本質(zhì)是解決方案：需要具備專業(yè)化、低成本、高可靠解決行業(yè)痛點(diǎn)問題的能力。

5. 安全與治理：隨著大模型能力的增強(qiáng)，確保其安全、可信、負(fù)責(zé)任地發(fā)展，成為當(dāng)前 AI 發(fā)展的重要課題。

6. 數(shù)據(jù)和場景利用：如何更好地利用數(shù)據(jù)和場景，以實(shí)現(xiàn)大模型的商業(yè)落地和執(zhí)行效率的提升。

7. 高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪的構(gòu)建：評估三類價(jià)值——降本提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和體驗(yàn)增強(qiáng)，構(gòu)建可持續(xù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。

該領(lǐng)域的主要用戶包括金融、工業(yè)、廣告、科研等行業(yè)的專業(yè)人士和企業(yè)。此外，還包括投資人和各類開發(fā)者。

報(bào)告對未來的趨勢有何預(yù)測？

根據(jù)騰訊研究院的行業(yè)大模型報(bào)告，未來的趨勢預(yù)測主要包括以下幾個方面：

1. 大模型融入各行各業(yè)：報(bào)告指出，如何將大模型融入千行百業(yè)，是下一階段的發(fā)展重點(diǎn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，大模型將更加專業(yè)化，低成本，并具備高可靠性，以解決行業(yè)痛點(diǎn)問題。

2. 新質(zhì)生產(chǎn)力的形成：大模型上云落地，將加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)的提質(zhì)換檔。

3. 人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合：報(bào)告強(qiáng)調(diào)，人工智能發(fā)展的根本目標(biāo)是落地于行業(yè)、服務(wù)于人。未來，人工智能將更加貼近實(shí)際應(yīng)用場景，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

4. 智力平替現(xiàn)象：隨著大模型技術(shù)的快速發(fā)展，人類的智力成果可以通過云端的方式，通過大模型提供給每個人。這可能會成為未來世界的常態(tài)，即一個人帶領(lǐng)AI團(tuán)隊(duì)就能完成復(fù)雜的任務(wù)。

5. 行業(yè)大模型的“知識密度”：報(bào)告認(rèn)為，決定大模型影響大小的核心因素在于“知識密度”。密度越高的行業(yè)或場景，受影響會越大，例如教育行業(yè)、研發(fā)和設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)等。

6. 多模態(tài)支持：大模型支持多模態(tài)，能夠處理文本、圖像、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)，解鎖新能力，并逐步替代傳統(tǒng)的智力勞動。

7. 高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪的構(gòu)建：為了評估行業(yè)大模型的成功，報(bào)告提出構(gòu)建一個高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪的模式，以實(shí)現(xiàn)降本提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和體驗(yàn)增強(qiáng)的價(jià)值。

這些預(yù)測和觀點(diǎn)為我們提供了對大模型技術(shù)未來發(fā)展的有益參考，期待與更多同仁共同努力，推動大模型深入各行各業(yè)，共同創(chuàng)造和見證一個人機(jī)共生時(shí)代的來臨。

在當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展趨勢中，有幾個值得關(guān)注的新技術(shù)和創(chuàng)新模式：

1. 人工智能大模型：如數(shù)據(jù)所述，人工智能大模型正在推動新一輪的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革。這些模型具有參數(shù)規(guī)模大、泛化能力強(qiáng)、支持多模態(tài)等特點(diǎn)，能夠?yàn)楦餍懈鳂I(yè)帶來新的發(fā)展機(jī)遇。

2. 行業(yè)大模型：針對特定行業(yè)定制的大模型，能夠更好地滿足行業(yè)內(nèi)的特定需求。這些模型通常基于通用大模型調(diào)整而來，是提高模型專業(yè)性的有效選擇。

3. 提示工程：這是一種新的AI訓(xùn)練方法，通過給出簡單的提示或草圖，讓大模型生成更復(fù)雜的內(nèi)容。這種方法在多種任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。

4. 檢索增強(qiáng)生成：這種方法通過結(jié)合檢索信息和生成模型，使得AI能夠更有效地生成文本或圖像。

5. 精調(diào)與預(yù)訓(xùn)練：通過對模型進(jìn)行精調(diào)或預(yù)訓(xùn)練，可以使其更好地適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。

6. 高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪：構(gòu)建一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)循環(huán)機(jī)制，以不斷提升模型的性能和效果。

7. "人工智能+"戰(zhàn)略：將人工智能技術(shù)與各行各業(yè)相結(jié)合，推動產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。

這些技術(shù)和模式都在不同程度上展現(xiàn)出了巨大的潛力和應(yīng)用價(jià)值，值得進(jìn)一步關(guān)注和研究。