摘要：本文介紹了雲從科技從容系列多模態大模型多個領域的應用實踐，從容大模型包含但不限於語言大模型、視覺大模型、語音大模型、代碼生成大模型以及圖像生成大模型等，它通過實時學習並同步反饋結果，可以解決諸多AI應用的痛點，從而有利於快速普及個性化應用。同時，其具備上下文學習能力，能夠以更好的交互性能，應用於金融、安防、政務、交通、能源、教育、醫療、文娛等行業領域。
關鍵詞：雲從科技；人工智慧；雲從科技從容大模型；智慧城市；智能製造；
案例正文：
一線警員在現場可以一鍵獲取過往執法、處置情況與操作建議；
海關管理人員獲得系統自動撰寫的一整套數據分析報表，快速、準確判斷潛在的問題並進行改進；
金融市場的「耕耘者」，能夠實時獲取那些影響金融安全和市場走勢的多維度分析結果……
這些都是大模型落地後預期將給行業帶來的改變——工作效率大幅提升、工作成果質量得到切實保障。
隨著大模型時代的到來，人工智慧技術應用也面臨著前所未有的挑戰。
傳統的人工智慧應用往往只能處理有限的數據量，難以應對大規模數據的處理和分析需求。同時，由於傳統人工智慧應用的局限性，其準確性和效率也受到一定的限制。此外，這些應用都需要特定的數據和模型進行訓練，導致每個任務都需要收集專用數據且模型缺乏泛化性。
因此，如何在專用數據有限和大數據、複雜場景下實現高效、精準和安全可靠的場景應用成為當前亟待解決的問題。
為了應對這些挑戰，大模型技術應運而生。大模型技術是一種利用大量數據和強大計算能力來訓練模型的技術，可以有效地提高人工智慧應用的準確性和效率。例如，行人基礎大模型可以在複雜的場景中快速準確地識別出行人的各項屬性與姿態，並且僅需以前1%的數據量即可達到過往專用模型效果；物體基礎大模型可以通過對車輛、物品圖像進行分割和識別，實現自動化的交通管理和安全控制等功能。此外，大模型技術還可以應用於業務對話、信息分析、藝術創作等領域，為傳統產業智能化升級提供更加全面、高效的支持。
通用人工智慧大模型範例——雲從科技從容大模型
作為大模型人機協同作業系統和人工智慧解決方案提供商，雲從科技通過像人一樣思考和工作的人機協同作業系統（CWOS），基於數據要素進行整合視覺、語音、NLP等多個領域大模型的實踐，打造了一款多模態系列大模型——從容大模型。
從容大模型
從容大模型包含但不限於語言大模型、視覺大模型、語音大模型、代碼生成大模型以及圖像生成大模型等，其基於雲從科技人機協同作業系統（如圖1所示），圍繞打造像人一樣思考和工作的智能體目標，由雲從科技多年積累的算法工廠、AI數據湖、知識計算、人機互動、智能業務流等核心技術構建而成。它通過實時學習並同步反饋結果，可以解決諸多AI應用的痛點，從而有利於快速普及個性化應用。同時，其具備上下文學習能力，能夠以更好的交互性能，應用於金融、安防、政務、交通、能源、教育、醫療、文娛等行業領域。
2023年8月，雲從科技正式發布從容大模型1.5版本。該版本包含十億級、百億級、千億級多種模型規格，實測性能在全球大模型綜合性考試評測（C-Eval）中位居百億級第1，總榜單4。綜合實力躋身全球前5 。
人機協同作業系統架構
從容大模型的多重應用場景
雲從科技聯合華為昇騰共同發布從容大模型推訓一體機，該產品基於華為的昇騰AI處理器和雲從科技的大模型訓練技術，旨在為企業提供高效、快速的大規模深度學習模型訓練服務。該一體機是重慶人工智慧創新中心孵化的首個大模型產品，基於從容大模型，用戶可以訓練、構建和管理自己的大模型。
智慧交通：雲從科技聯合佳都科技等在從容大模型的基礎上推出知行城市交通大模型。聚焦城市交通治理，基於通用大模型對城市交通行業知識進行持續訓練和自學習，形成行業思維，在交管工作效率提升和業務問題解決上更加智能，能夠對城市交通系統進行全面、深入的分析和預測，實時監測道路、公共運輸、車道等各類交通設施的使用情況，精確評估交通流量、擁堵程度和出行需求，為城市規劃者、政策制定者和市民提供科學、準確的決策依據。
城市治理：一方面可以通過跨模態的人機互動進行一語智辦，另一方面針對市民出遊的實際需求，基於當天交通與天氣狀況等，及時給出建議，體現了大模型跨數據、跨部門融合的能力。
大模型在城市治理中的跨模態交互應用
遊戲行業：雲從科技聯合游族網絡共同研究遊戲垂直領域的LLM大模型，基於遊戲行業業務特性共同訓練算法模型，深耕自然語言處理、計算機視覺、語音合成等技術領域在遊戲行業的前沿創新探索，深入研究在遊戲產業中的AI應用，將通用AI技術針對遊戲場景進行優化。並將其用於《三體》系列、《少年三國志》系列和《山海鏡花》等多款知名IP遊戲的研發及發行，推動遊戲產品創新及用戶體驗的全面提升，用於目前十餘款在營產品的後續版本升級和全球化運營。
電商行業：雲從展示了基於從容大模型的「大麥數字人直播平台」，平台提供背景風格、主播庫、音色庫及整體視覺風格的選擇，大模型提供相應的直播文稿的撰寫，以及實時互動問題的回答。此外，大模型也可以實時監控平台，智能生成相應話術，為主播提供相應的支持。
教育行業：基於從容大模型的「智能教育AI精靈」教師可以通過設置題目難度、題型模式，批量生成題目。AI精靈還可以作為教師的助手，根據學生在系統中的表現，做出相關評價，極大地簡化教師期末評價的任務工作量。此外，教師與系統之間可以實現交互，通過教師追問及修改的方式，使結果得到修正，使模型得到提升。
智能製造：雲從科技賦能今世緣通過使用數字平台，以網際網路標識解析節點為基礎，來給個人、崗位、設備、流程都賦予定義。同時，把不同的數據來源做成數據的疊層管理，來構建數據神經網絡，從而優化整個的工廠端到供應端到客戶端的大模型，從而實現管理的優化。
智慧金融：研發的虛擬客戶經理，具備智能問答、自動語義、意圖判斷、多意圖理解、動態追問等AI交互能力，可賦能金融機構實現從客戶引流、諮詢、營銷、運營等全流程智能化客戶服務能力，創新金融機構服務觸達通道，以AI驅動金融機構客戶服務智能化轉型升級。
案例評點：
人工智慧大模型具有卓越的性能和廣泛的應用前景，是人工智慧領域的重要研究方向之一。雖然它們存在一些挑戰和問題，如計算資源消耗大、數據質量要求高等，但隨著技術的不斷發展和應用場景的不斷擴展，這些問題也將得到更好的解決。未來，人工智慧大模型將會在更多的領域得到應用和發展，為人類社會帶來更多的便利和發展機遇。
——上海交通大學人工智慧研究院副院長 王延峰