5月17日，在騰訊云生成式AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用峰會上，騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人吳運聲發(fā)表了題為《打造大模型時代原生工具鏈，助力客戶低門檻、一站式打造AI原生應(yīng)用》的主題演講。
吳運聲指出，隨著大模型技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心動力。Gartner的調(diào)研顯示，超過60%的中國企業(yè)計劃在未來12至24個月內(nèi)部署生成式AI，反映出企業(yè)對大模型技術(shù)的迫切需求。
面對企業(yè)在應(yīng)用大模型技術(shù)時所需的降低使用門檻、提高平臺適配性、保障安全合規(guī)等核心訴求。騰訊云正式推出大模型知識引擎、圖像創(chuàng)作引擎、視頻創(chuàng)作引擎三大工具，旨在通過PaaS接入方式，簡化數(shù)據(jù)工程、模型精調(diào)、應(yīng)用開發(fā)的流程，使企業(yè)能夠更高效、簡單地將大模型能力應(yīng)用于生產(chǎn)、銷售和服務(wù)等場景。
吳運聲特別強調(diào)了大模型知識引擎在知識服務(wù)場景中的應(yīng)用，該引擎基于大語言模型，解決了復(fù)雜文檔解析、任務(wù)規(guī)劃、行業(yè)適配等難題。通過應(yīng)用模板簡化創(chuàng)建流程，企業(yè)用戶可以在5分鐘內(nèi)搭建出一款知識應(yīng)用，并通過一站式流程快速驗證、投產(chǎn)。此外，其還展示了大模型知識引擎在金融、教育、出行、零售等行業(yè)的落地案例，以及在騰訊內(nèi)部知識管理領(lǐng)域的應(yīng)用。
在圖像和視頻創(chuàng)作領(lǐng)域，騰訊云推出的圖像創(chuàng)作引擎和視頻創(chuàng)作引擎，基于自研混元模型，提供了文生圖、圖生圖、視頻轉(zhuǎn)譯、風(fēng)格化等能力，大幅提高了創(chuàng)作與生產(chǎn)效率。
會上，騰訊混元大模型能力也持續(xù)升級，多個版本模型hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite通過騰訊云對外開放，滿足企業(yè)客戶、開發(fā)者在不同場景下的模型需求，落地最優(yōu)性價比模型方案。
吳運聲表示，騰訊致力于開發(fā)更多專業(yè)、易用的工具，以降低大模型應(yīng)用的門檻，讓更多人能夠享受到大模型技術(shù)帶來的便利。他期待這些工具能夠快速普及，為社會創(chuàng)造更大的價值。
以下為吳運聲演講全文：
尊敬的各位嘉賓、媒體朋友們，大家好!
我是騰訊吳運聲，今天我分享的主題是《打造大模型時代原生工具鏈，助力客戶低門檻、一站式打造AI原生應(yīng)用》。過去一年，大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，以大模型技術(shù)為核心，人工智能成為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的關(guān)鍵動力。前不久，Gartner發(fā)布一份調(diào)研顯示，超過60%的中國企業(yè)計劃在未來12至24個月內(nèi)部署生成式AI?？梢钥吹?，企業(yè)對應(yīng)用大模型技術(shù)的迫切感。
那么，如何將想法變?yōu)楝F(xiàn)實，幫助企業(yè)打破大模型技術(shù)落地障礙?在過去一年和廣大客戶的共創(chuàng)中，我們發(fā)現(xiàn)，要讓企業(yè)用上大模型，用好大模型，還需要解決三大挑戰(zhàn)。
第一，降低使用門檻。只有進一步降低工具使用門檻，減少對技術(shù)人才及專業(yè)技術(shù)能力依賴，讓一線生產(chǎn)、經(jīng)營人員也能“零門檻”用上大模型，才能加速生產(chǎn)經(jīng)驗與模型技術(shù)的融合，用技術(shù)為企業(yè)解決實際問題。
第二，提高平臺適配性。未來，企業(yè)生產(chǎn)場景都將建基于AI 能力，企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計、運營流程、管理形式都可能圍繞AI 重構(gòu)。企業(yè)選擇的大模型工具，既要能匹配、適應(yīng)不斷迭代的大模型技術(shù)，也需要滿足不斷擴大的場景需求，滿足可持續(xù)的投入產(chǎn)出比。
第三，保障安全合規(guī)。生成式AI具有強大的歸納、生成、推理能力，但也面臨全新的安全挑戰(zhàn)。只有保障生成結(jié)果的安全、準(zhǔn)確，才能滿足企業(yè)對穩(wěn)定性的需求，讓企業(yè)管理者放心加大投入建設(shè)。
5分鐘搭建企業(yè)級大模型應(yīng)用
應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，需要打造一套大模型時代的原生工具鏈。為此，我們今天正式發(fā)布大模型知識引擎、圖像創(chuàng)作引擎、視頻創(chuàng)作引擎三大工具，通過PaaS接入大模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)工程、模型精調(diào)、應(yīng)用開發(fā)的流程簡化，助力企業(yè)更高效、簡單地將大模型能力應(yīng)用于生產(chǎn)、銷售和服務(wù)等場景。
我們針對知識服務(wù)場景，推出大模型知識引擎。這是一款基于大語言模型的知識應(yīng)用開發(fā)平臺。他解決了知識服務(wù)場景常見的“復(fù)雜文檔解析”、“復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃”、“專屬行業(yè)適配”等難題。
在模型層，它集成了騰訊混元大模型、行業(yè)大模型等優(yōu)勢模型能力;在服務(wù)層，通過應(yīng)用模板，簡化創(chuàng)建流程。企業(yè)用戶只需要輸入 模型選擇、角色設(shè)定、知識庫管理 等基本信息，5分鐘就可以搭建出一款知識應(yīng)用。同時，我們還提供了 測試-修正-發(fā)布-反饋增強的一站式流程，助力快速驗證、快速投產(chǎn)，在客服營銷、企業(yè)知識管理等業(yè)務(wù)場景落地。
只需三步，企業(yè)客戶就用自然語言開發(fā)出一個知識應(yīng)用。以API的形式，還可以快速地部署、集成到各類業(yè)務(wù)環(huán)境中，最大化放大企業(yè)知識價值和產(chǎn)出。在騰訊內(nèi)部，與知識管理相關(guān)的客服場景，是我們最早投入的領(lǐng)域之一?；诖罅慨a(chǎn)品實踐，我們沉淀出大模型知識問答的核心能力，專注解決產(chǎn)業(yè)場景難題。
在問答效果上，知識引擎以RAG(檢索增強生成)技術(shù)架構(gòu)為基礎(chǔ)， 整合了OCR文檔解析、向量檢索、大語言模型、多模態(tài)大模型等多項技術(shù)。企業(yè)在上載專屬知識庫與行業(yè)專業(yè)文檔后，會先通過向量數(shù)據(jù)庫，生成大量問答。當(dāng)用戶提問時，系統(tǒng)先匹配相關(guān)文檔片段，再由大模型基于提取內(nèi)容來推理，這樣會生成準(zhǔn)確率遠超通用大模型的回答，更好地滿足to B場景對準(zhǔn)確性的要求。
圍繞問答交互，知識引擎集成了多模態(tài)大模型的能力，依托高分辨率色彩感知增強技術(shù)，支持圖文混排、說明書、數(shù)據(jù)圖標(biāo)等復(fù)雜文檔識別解析，答案生成，進一步提升用戶體驗。
針對復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃，目前業(yè)界主要基于agent的框架來做效果預(yù)研。但在實際情況中，業(yè)務(wù)的接口往往非常復(fù)雜，為了完成1個業(yè)務(wù)辦理，需要調(diào)用多個API 。不同業(yè)務(wù)場景，調(diào)用的接口類型、調(diào)用順序都有很大差別。大模型面臨全新任務(wù)時，準(zhǔn)確率是很低的，距離商用有較大差距。對此，我們采用了更落地的解決方案，由大模型話術(shù)自動生成、實體智能抽取、接口缺失追問等能力，結(jié)合傳統(tǒng)工作流，簡化業(yè)務(wù)流程配置，降低配置成本。
三大AI大模型引擎的多行業(yè)、多場景應(yīng)用
目前，騰訊云大模型知識引擎已在政務(wù)、金融、教育、出行、零售等多個行業(yè)落地。在金融行業(yè)，圓心惠保開發(fā)了保險代理人高效惠民智囊，通過大模型技術(shù)輔助，自動生成產(chǎn)品知識問答和安撫話術(shù)，實現(xiàn)人均提效50%。浙江萬榕，用大模型知識引擎打造出在線知識服務(wù)平臺“榕博士”，實現(xiàn)技術(shù)人員提效50%。
在教育行業(yè)，河南省數(shù)字教育發(fā)展有限公司，用大模型知識引擎進行知識梳理配置，導(dǎo)入河南省百萬級的中小學(xué)教材文檔導(dǎo)入，打造出7×24小時在線的教師助理及學(xué)生助手。這項應(yīng)用目前已在鄭州、洛陽、許昌的重點中小學(xué)上線。
除了與外部客戶共建，我們也基于知識引擎升級了多款騰訊應(yīng)用。我們剛剛提到，用大模型知識引擎可以更好地處理“復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃”。這個能力已被應(yīng)用于企點客服大模型文本機器人。在面向賬單查詢、退換貨這類復(fù)雜任務(wù)時，大模型機器人配置成本，相較傳統(tǒng)文本機器人減少50%。
在交互層面，數(shù)智人能夠更好地理解和處理自然語言，準(zhǔn)確識別用戶意圖，提供更為精準(zhǔn)的回答和建議;借助知識引擎“大腦”，數(shù)智人將擁有更豐富的知識儲備，為用戶提供更專業(yè)的解答、更個性化的服務(wù)。
今年，我們?yōu)樵颇想娨暸_打造3D卡通代言人小彩云，結(jié)合大模型知識引擎，小彩云升級為智能助手，針對云南文化、服務(wù)、美食等信息，為用戶提供個性化交互問答服務(wù)。
我們還通過大模型，持續(xù)提升數(shù)字人的生產(chǎn)效能。在電商場景，小樣本數(shù)智人支持一鍵換裝，實現(xiàn)快速、批量化商品動態(tài)更新;在短視頻場景中，真人實景拍攝生成數(shù)字人，具有更自然、豐富的表情和肢體語言;面對蓬勃發(fā)展的出海業(yè)務(wù)，數(shù)字人通過多語種樣本訓(xùn)練，批量化生成多語言播報視頻，讓海外傳播更便捷。
騰訊樂享是服務(wù)于企業(yè)內(nèi)部的知識學(xué)習(xí)協(xié)作平臺，為企業(yè)提供知識管理、學(xué)習(xí)培訓(xùn)文化建設(shè)等服務(wù)，目前已經(jīng)服務(wù)了超過30萬家客戶，用戶超過1億。
在結(jié)合騰訊自研大模型和知識引擎后，實現(xiàn)了兩大場景的關(guān)鍵革新。圍繞“知識生產(chǎn)”，樂享結(jié)合大模型知識引擎，為用戶升級“智能寫作”等能力，可以實現(xiàn)寫作前提供思路，寫作中輔助潤色，寫作后輔助修繕，助力企業(yè)員工提升創(chuàng)作效率和質(zhì)量。
圍繞“知識問答”，大模型知識引擎解決信息獲取鏈路長、內(nèi)容利用率低、權(quán)限分配不清晰等難題。在常見的文檔權(quán)限場景，一個擁有薪酬權(quán)限的員工提問“員工薪酬怎么算”會獲取詳細回答，一個沒有權(quán)限的員工問同一個問題，AI則會回答“抱歉，不清楚”。
湖南曠真律師事務(wù)所，將4萬多份員工編撰的內(nèi)部知識文檔導(dǎo)入騰訊樂享，構(gòu)建出專屬AI知識庫，實現(xiàn)AI智能問答。
針對圖像、視頻素材生成場景，我們帶來了“圖像創(chuàng)作引擎”、“視頻創(chuàng)作引擎”兩款大模型PaaS工具。圖像創(chuàng)作引擎，基于騰訊混元的自研圖像創(chuàng)作底層模型，具備業(yè)界領(lǐng)先的文生圖、圖生圖能力，為企業(yè)客戶提供AI寫真、線稿生圖等圖像創(chuàng)作能力。
今年，我們通過算法升級，進一步提高了文生圖效能，畫面風(fēng)格擴充至18種。同時，增加了提示詞自動擴寫功能，在輸入提示詞后，系統(tǒng)可以通過自動擴充、補充細節(jié)，豐富畫面元素，進一步簡化創(chuàng)作流程。
針對商用場景，推出“線稿生圖”的能力，用戶只需要上傳產(chǎn)品設(shè)計線稿，通過提示詞和參數(shù)設(shè)定，可以快速將 簡單的設(shè)計線稿 變?yōu)? 精美的實物圖片，大幅縮短創(chuàng)作與生產(chǎn)周期。未來，在產(chǎn)品營銷環(huán)節(jié)，我們還可以基于背景生成技術(shù)，快速、批量產(chǎn)出營銷素材，大大提高生產(chǎn)效率。
針對視頻創(chuàng)作，我們的“視頻創(chuàng)作引擎”，基于多模態(tài)算法技術(shù)，實現(xiàn)了視頻轉(zhuǎn)譯、視頻風(fēng)格化、畫布拓展等多種功能，助力企業(yè)客戶快速、高性價比輸出各類視頻內(nèi)容，用于不同群體、不同平臺的廣告投放。
今年3月，我們與《人民日報》，用大模型共創(chuàng)《江山如此多嬌》視頻，引發(fā)大量關(guān)注和強烈反響。在這個視頻中，我們綜合使用了圖生視頻、視頻風(fēng)格化、視頻插幀、藝術(shù)字視頻等多項視頻創(chuàng)作能力，100%依托大模型能力進行創(chuàng)作。
通過圖生視頻的能力，我們上傳一張風(fēng)景圖片，輸入提示詞“倒影逐漸放大”和相關(guān)參數(shù)配置，1秒即可生成對應(yīng)視頻;通過視頻風(fēng)格化，選擇2D動漫，湖面元素即可實現(xiàn)浮動展現(xiàn);在這里，我們還采用了視頻插幀功能，通過上傳多張圖片，自動計算圖片之間的畫面，最終輸出一段連貫的創(chuàng)意視頻;藝術(shù)字視頻功能，給藝術(shù)字圖片輸入提示詞和參數(shù)選擇后，即可生成對應(yīng)內(nèi)容。
大模型知識引擎、圖像創(chuàng)作引擎、視頻創(chuàng)作引擎的技術(shù)原理有兩個特點，一個是功能強大，覆蓋了數(shù)據(jù)處理、模型精調(diào)、應(yīng)用接入等多個流程，二是操作簡單，“模板化”的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，通過自然語言交互，即可完成應(yīng)用開發(fā)，即使是不懂技術(shù)的生產(chǎn)、經(jīng)營人員，也能發(fā)揮創(chuàng)造性，用大模型提升工作效率，改造生產(chǎn)流程。
多款智能應(yīng)用升級與行業(yè)落地實踐
除此之外，我們還帶來多款“開箱即用”的產(chǎn)品應(yīng)用，他們基于大模型技術(shù)提升生產(chǎn)效能，在不同場景實現(xiàn)提質(zhì)增效。在智能座艙場景， 基于混元大模型，車載語音助手完成智能化升級，可以理解、回復(fù)復(fù)雜提問，響應(yīng)完成高階任務(wù)，全面提升車主體驗，從而幫助車廠、伙伴構(gòu)建大模型時代的競爭力。
在輸入層，把感知用戶狀態(tài)的各種信號源，用戶畫像特征導(dǎo)入大模型進行訓(xùn)練，大模型會對車主偏好有更深入的理解。同時，大模型通過agent調(diào)用各種API接口，讓車載語音助手化身執(zhí)行任務(wù)的小幫手，完成車主在行程中的需求。
在應(yīng)用層，大模型賦能座艙場景，實現(xiàn)三大升級?？谡Z化理解能力提升，與傳統(tǒng)對話可以實現(xiàn)無縫切換;其次，應(yīng)用能力升級，可以實現(xiàn)行程規(guī)劃，也可以完成車輛知識問答，遇到故障還會主動報告并給出解決方案;第三是交互能力升級，車主可以隨時與大模型進行閑聊，還可以進行AI繪畫創(chuàng)作。
在營銷提效的場景，我們推出“企點營銷云AI助手”，為企業(yè)客戶提供專業(yè)、高效、易用、可信的智能分析和營銷服務(wù)。通過對話式數(shù)據(jù)分析、智能歸因、結(jié)論提取及報告生成、異常診斷及預(yù)警四大智能分析服務(wù)，客戶可以實現(xiàn)“輕松提問，秒獲洞察”的全新體驗。
目前，AI助手已經(jīng)在零售、出行、泛互、泛政多個行業(yè)落地，與10多家客戶推進合作共創(chuàng)。但我們也在過程中，發(fā)現(xiàn)了兩大挑戰(zhàn)，并對此進行了能力升級。針對復(fù)雜分析問題理解，例如同一提問包含多個問題，我們優(yōu)化了模型問題拆解和任務(wù)編排能力，升級后可覆蓋90%以上復(fù)雜分析場景，問題整體識別率提升至88%以上。
針對專業(yè)領(lǐng)域知識理解，例如“流量”在交通行業(yè)特指“車輛ID計數(shù)”，在零售行業(yè)又被定義為“用戶ID計數(shù)”，我們采用知識融合外掛方案，一方面通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建行業(yè)通用知識，另一方面通過客戶特有知識輸入，提高準(zhǔn)確度，實現(xiàn)分析最優(yōu)解。
我們?yōu)橐患移放屏闶凵炭蛻?，提供了營銷云以及AI助手的服，實現(xiàn)門店經(jīng)營管理快速提效。過去，各層級的銷售主管，一線門店店長，往往會面對分析能力短缺、分析需求回應(yīng)慢等挑戰(zhàn)，無法及時通過數(shù)據(jù)定位經(jīng)營問題。通過AI助手，現(xiàn)在他們可以隨時隨地提問，高效獲取精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)洞察，幫助下一步?jīng)Q策動作。
企點營銷云還在持續(xù)通過大模型，升級服務(wù)能力。未來AI助手在內(nèi)容生成、對話式人群生成、營銷策略生成等智能營銷應(yīng)用上，還會持續(xù)推出新功能，敬請期待!
在代碼提效場景，我們推出騰訊云AI代碼助手，針對代碼補全，技術(shù)對話，單元測試和代碼診斷4個環(huán)節(jié)進行重點升級。其中，在代碼對話、單元測試場景，基于大模型進行指令對齊和強化學(xué)習(xí);在私有化補齊場景，進行專業(yè)模型訓(xùn)練和推理優(yōu)化。
在與行業(yè)客戶共建的過程中，我們挖掘出代碼開發(fā)的四類共性挑戰(zhàn)，包括代碼訓(xùn)練挑戰(zhàn)、代碼評測挑戰(zhàn)、IDE插件開發(fā)工具版本多，兼容難，細節(jié)打磨成本高;以及專業(yè)開發(fā)人員對產(chǎn)品的高要求。
目前，通過集團內(nèi)外的大規(guī)模實踐與打磨，騰訊云AI代碼助手的代碼生成率達到30%，實現(xiàn)編碼時間縮短40%，研發(fā)提效20%。在騰訊內(nèi)部，50%開發(fā)人員都在使用AI代碼助手編代碼。未來，我們也期待與更多企業(yè)客戶共創(chuàng)，打造更優(yōu)的研發(fā)體驗。
以上，就是我為大家?guī)淼拇竽Ｐ凸ぞ摺a(chǎn)品進展。作為一家科技公司，我們的責(zé)任是開發(fā)出更多專業(yè)、易用的工具，降低大模型應(yīng)用門檻，讓更多人能用得起、用得好大模型。我們真誠地希望，這些工具能為大家所用，讓大模型技術(shù)以更快的速度普及，為我們的生活創(chuàng)造更大價值。
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