李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型

专题：2024中国AIGC创新发展(zhǎn)论坛

　　2024年服贸会专题论坛之一——“2024中国AIGC创新发展论坛”于9月13日(rì)-14日在北京举行。APUS董事长兼CEO李涛(tāo)出席并演讲。

　　李涛认为(wèi)，个人工智能发(fā)展会(huì)呈现出两(liǎng)个方向：第一是(shì)下(xià)一(yī)代大模型已经初(chū)显端倪(ní)，第二(èr)是人工智能(néng)的应用到了关键时点。“对于非常多的通用人工智能(néng)企(qǐ)业来说，大模型有很大的机会可(kě)以击穿行业(yè)壁(bì)垒(lěi)，我们以行业数(shù)据进行学习(xí)、训练(liàn)，作为(wèi)大模型企业(yè)可以真正(zhèng)为传(chuán)统行业(yè)提供服务，进行(xíng)AI赋能”。

　　李涛强(qiáng)调，APUS作为一家全球化的AI企业，在技术上非(fēi)常明确，要有(yǒu)所为、有所不为，只做三个方面：第一(yī)个(gè)方向是(shì)多模态。第二是专注于端侧AI。第(dì)三(sān)是在算法(fǎ)上(shàng)进行优化。

　　“毋(wú)庸(yōng)置疑，人工智能已经成为今天新质生产力(lì)最典型和最杰出的代表，APUS也是希望用APUS通用大模型作为底座，为千行(xíng)百业能训练出各种各样的垂直模(mó)型(xíng)”，他说(shuō)。

　　以下(xià)为演讲实录：

　　李涛：大家好，很开心今天下(xià)午在这里跟大家一起来讨论AIGC在新质生(shēng)产力方(fāng)向的(de)一(yī)些应用。APUS过去十年一直是在互联网出海，大部分业(yè)务都在海外(wài)，当然(rán)在现在这样一个人工智能快速兴起(qǐ)的时间(jiān)段，APUS也(yě)把自己的(de)全(quán)球业务与人工智(zhì)能充(chōng)分做了一些结合。因(yīn)为今(jīn)天我们(men)是讨论AIGC与产业的结(jié)合，我想首先分享一下我们的(de)一些观(guān)点。

　　第一个，从目前(qián)来看，我们认为现在整个人工智能(néng)的发展(zhǎn)大概会呈现两个方(fāng)向，尤(yóu)其(qí)是我觉得在(zài)中国第二个方面会更重要一些。第一是我(wǒ)们能够(gòu)看(kàn)得到下一代大模型已(yǐ)经初显端倪。过往基于无监督和有监督的学习、训练的大(dà)模型，到目前为止已经遇到了一些障碍，我们知道OpenAI的Strawberry拖了很久(jiǔ)，今(jīn)天早上我们看(kàn)到o1的发布(bù)，为什么？原有基于算力、基于(yú)大数据(jù)，不断(duàn)的拉大(dà)参数的训练模式遇到了一个比(bǐ)较(jiào)大的(de)瓶颈。当(dāng)然我们(men)看到下(xià)一代的大模型(xíng)更多是基于左右(yòu)互搏、自我对弈的强化学习很快会登上舞(wǔ)台。今天(tiān)凌晨o1发布证明了这一点。从而通过这种(zhǒng)方式能(néng)够让大模型在原有的基础之上能够更强的(de)增强它的逻辑推理能力。

　　第二个方向最重要的是人工智能的应用，现(xiàn)在到(dào)了关键的(de)时点。我们(men)一直有一个观点，人工智能大模(mó)型到来以后有(yǒu)一个非常强的能力（在过往），过往整(zhěng)个信息(xī)产业无论(lùn)是计算机(jī)还是互联网都会面临一(yī)个很大的(de)问题，就是行业壁垒。但是(shì)大模型到(dào)来以后(hòu)，对于非常(cháng)多的通用人工智能企业来(lái)说，大模型有很大的机会可以击(jī)穿行(xíng)业壁垒，我们以行业数据进行学习、训练，从而让我们真正地(dì)作为大模型企业，为传统行业(yè)提供服务，进行AI赋能。刚才(cái)邬贺铨院士(shì)和前面几位嘉宾谈(tán)了这个方(fāng)向非常多的观(guān)点，大家(jiā)也看到了(le)非常多的案例，所以(yǐ)我在(zài)这儿的第一个(gè)观点是，可以看得到，基于自我对弈的强化(huà)学习正在成为下一代大模型的一个基本模式。我们知道(dào)传统大模型的训(xùn)练模式主要(yào)是(shì)靠拉大(dà)算力、拉大参数、加(jiā)大数据量来进行(xíng)。实际上我们也能看到，目前为止Strawberry遇到非(fēi)常大的障(zhàng)碍，换(huàn)句话说(shuō)以前固定成本很大，边际成本趋近于0，这(zhè)种模(mó)式现在来看已(yǐ)经发生了非常多的(de)问题(tí)。我们也(yě)知道全球(qiú)非常(cháng)多的，比如OpenAI、谷歌Jsonnet、cloudy也好，都已经把算力拉(lā)到10万(wàn)卡。再往下怎么办？难道拉到100万卡、1000万看？恐怕这种模式根本无法真正的运行下(xià)去。我们也知道，现在有一个(gè)说(shuō)法，2500万张H1就可以把地球上所(suǒ)有电力都给消耗完，从这(zhè)个角度(dù)来说(shuō)，现在(zài)基(jī)于无监督(dū)学习和有监督学习的传统的(de)、大(dà)力(lì)出奇迹的训练模式已经走到了尽(jǐn)头，这是为什(shén)么今天看到人(rén)工智能学习大(dà)量数据时能起到一(yī)定作用(yòng)，但一直(zhí)解决不了大模型的(de)幻想问题(tí)。那么怎么解(jiě)决(jué)这样的问题？这是第一个。

　　第二个，在未来所谓的行业数据包括(kuò)物联网(wǎng)传感器(qì)数据(jù)引进来的时(shí)候，包括具(jù)身智能，我们知道人工智能大模型开始真正从物理世界大规模拿到感知(zhī)数(shù)据时，如此大的(de)计算量怎(zěn)么解决幻想问题(tí)？所以已经看得到全新模式已经出现了，让(ràng)大模型之间自己左(zuǒ)右互搏，让它以自我对弈的方式(shì)强化学习(xí)。所以我(wǒ)们也可(kě)以看得到，大模型整个未来的训练模式已经从原来的(de)训练、微(wēi)调、强化(huà)学习开始转化为训练微调和自我对弈的强化学习。在传统模式下强化学习(xí)是在认知能力拉齐上做的强化学习(xí)。后面我们看到下一(yī)代人工(gōng)智能大模型应该更多(duō)是以自(zì)我对弈的(de)强化学习，有点像早期的AlphaGo和AlphaZero，最开始连(lián)普通棋手都(dōu)下不过，但40天之后就战胜了柯洁，过程中(zhōng)本质上训练模式就是用大模型(xíng)自我对弈来完成的。换句话(huà)说，今天我们的大模型实际上正在把(bǎ)我们过去通过自(zì)我对弈的方式把我们大模型本来不强的逻辑推理(lǐ)能力(lì)正在快速拉强，这是我们可以看得到的一个(gè)非常大的趋势。今天早晨OpenAI发布了ChatGPT的o1，我们看到o1最大不同是，它的数学、物(wù)理、化学甚至包括coding方向实际上都比原来GPT-4o有了非常大(dà)的提升，甚(shèn)至(zhì)在(zài)很多专业领域已(yǐ)经(jīng)超过了人类专家的水(shuǐ)平。这是我们看到的自我对弈强(qiáng)化学习带来大模型的一(yī)次(cì)全面的飞跃(yuè)，而(ér)且我们比(bǐ)较相信在这种飞跃情况(kuàng)之下，大模型(xíng)原来不擅长的，比如说可能(néng)会经(jīng)常出现幻想的领域，今(jīn)天下一代模型(xíng)是(shì)可以很好解决的。包括有很多我们原来(lái)说的，可能是用一些确定性的小(xiǎo)模型才能解决的问题，并不是所有问题都要大模型来解决，今天大模型通过自我对弈的学习方式可(kě)以(yǐ)快速地把自己这方面的专业能力提升。这是我们(men)看到人工智(zhì)能大模型在下一步发展中的趋势。今天早晨o1发布(bù)已经证明了我们这样的(de)基本判断。

　　另外是人工智能在产业的应用(yòng)，刚才大(dà)家举的例子，包括在电力(lì)的巡检、在金融、在零(líng)售，非常多。除此之(zhī)外，我们(men)知(zhī)道人工智能包括在医疗、教育(yù)、电商、制造(zào)，甚至舆情、农业都会有更大(dà)的产业方(fāng)向。特别是对于中国来说，我们今天面临一个(gè)比(bǐ)较大的问题(tí)，一(yī)个是整体大模型训练的技术、能力甚至我们在大(dà)模型的创(chuàng)新(xīn)上，相对于全球最领先技术来(lái)说(shuō)还是有一些落后的。第二个是我们非常明(míng)确的，就是我们在算力上有着非常(cháng)大的差距，现在算力因为各种各样禁运的原因，中国所有(yǒu)的大模(mó)型企业到今天为止很少说有能够把算力拉到10万卡以上。换句话说，即便是在传统的大力出奇迹的模(mó)式之下，我(wǒ)们的(de)卡数是完全不够的。但是(shì)在大模型(xíng)整个人工智能发展路径里面(miàn)，存在一个(gè)三角形模型，人工(gōng)智(zhì)能要想发展得更(gèng)好，我们有两个三角形模型，一个是(shì)大模型三(sān)角形(xíng)模型(xíng)：算力(lì)、算法和数据(jù)。人(rén)工智能的产业发展的三角形模型是：算力、算(suàn)法和应用，而且在整个三角形模型里面我们只要(yào)补足任何两点都(dōu)有(yǒu)机会把整个商业闭环给(gěi)完成。从这(zhè)个(gè)角(jiǎo)度来说，今天中(zhōng)国最有机会也(yě)最应该(gāi)把人工智能产(chǎn)业应用给做好，一方面是补足我们算(suàn)力不足情况，能够让我们整(zhěng)个闭(bì)环持续发展(zhǎn)下去。另外一个是(shì)因为中国有海量的用户、有海量(liàng)的应用场景(jǐng)，我们是全球制造业大国(guó)，我们有足够(gòu)的应用场景可以把大模型各(gè)种应用模式能够真正总结出来(lái)。也正是因(yīn)为这样的原因，APUS在过去两年(nián)里面，非常坚定的(de)在(zài)整个人工智能(néng)产业应用的领域把人工智能的战略定位在产业应用和生态建设上。可以看得到，从去年4月份APUS发布了(le)第一(yī)个1000亿参数的多模态大模型，应该是中国最早发布多(duō)模态大模型的企业。一直到今(jīn)年我们发布了APUS 4.0 mini，是(shì)一个端侧大模型，120亿(yì)参数，可以(yǐ)在整(zhěng)个断网情况下在电脑(nǎo)笔记本上很好地工作。当然也非常(cháng)幸(xìng)运(yùn)，我们拿到了两张通用大模型的牌照，一个1000亿参数，一个2100亿参(cān)数，我们也希望通(tōng)过我(wǒ)们的通用大(dà)模型能够(gòu)真正为千行百业来赋能，为各种各样的(de)垂直领域的(de)企(qǐ)业(yè)也好、政府也好(hǎo)、单位也(yě)好能够提供更好的服务。当然更重要的一件(jiàn)事情是，我(wǒ)们马上会把我们的Omni发布出来，就(jiù)是(shì)APUS大模型的5.0，就是刚(gāng)才(cái)我谈到的基于自我博弈的(de)强化学习的大模型，从目前我们已经看(kàn)到的水平来看(kàn)，达到了(le)或者超过了GPT-4o，但成本只有它的20%，我们希望这样的大(dà)模型能(néng)够在中国各种生态(tài)里面得到(dào)充分的应用。

　　APUS在整个人工智(zhì)能的应用(yòng)，刚才(cái)谈到了我们在人工智能的(de)产业应用(yòng)和生态建设上，我(wǒ)们第一件事情是，我们用人(rén)工智能对APUS在全球覆盖24亿用户(hù)的200多款产品进行了应用升级。过去十年我们(men)一直在海外(wài)做业(yè)务(wù)，大概有(yǒu)200多款应用，覆盖了200多(duō)个国(guó)家和地区，25种语言，应该说现在在全世界每天大概就有(yǒu)将近4亿用户在手机上使用APUS的应用，我(wǒ)们也通过APUS大模型对所有应用进行重(zhòng)构，这样的重构一方面给用户带来(lái)更(gèng)大的产业价值，另一方面也非常幸运，因为这(zhè)样的全球用户给我(wǒ)们提供数据(jù)训练，从而能够用最(zuì)新鲜的、最真实的数据能(néng)够对APUS大模型进行训练。当然过往用(yòng)户绝大(dà)部(bù)分分布在东南亚、南亚和中欧一些国(guó)家，随着人工智能的广泛应用，APUS的(de)一些应用从去年到今(jīn)年在美国、在欧洲也取得了非常长足的进步。我可以(yǐ)给大家举一个特别简单的例子，美国超过600万(wàn)家庭在读(dú)的电(diàn)子圣经(jīng)都是APUS提供的，在(zài)电(diàn)子圣经(jīng)里面我(wǒ)们通过人工智(zhì)能的提供包括伴读、绘本、AI牧师，然后为这些家庭通过(guò)对基督教的AI化，能够真(zhēn)正地实现对这些(xiē)家庭的圣经阅(yuè)读和祈祷(dǎo)的服务。这是我们在C端(duān)的一个很小应用。另外一个方面我们关注人工智能和(hé)在产(chǎn)业、行业应用里面(miàn)能(néng)够做哪些事情，过去一年半时间APUS连续发布了11个垂直大模型，这11个垂直大模型里面可以给大家分享，比如云梦创作大模型，目前已经跟一家国内(nèi)的(de)上市的影视(shì)企(qǐ)业合作，如果大(dà)家最近看《唐朝诡事录》电(diàn)视连续剧连绵用到APUS技(jì)术，整个(gè)影(yǐng)视(shì)集团用APUS AI进行影视(shì)剧(jù)变局包括场景助力，这是我(wǒ)们的(de)应用场景。另外APUS AI跟网信办(bàn)合作做(zuò)网信办模型，在关键的辟谣助手包括续建新闻处理上来做智能的识别和处(chù)理。当(dāng)然(rán)我们现在也(yě)为(wèi)网信(xìn)办提供人工智能大模型训练靶场，很多垂直大模型训练上，最(zuì)后再真正投入商用、投入在线(xiàn)服务(wù)的时候，能够(gòu)提前在靶场(chǎng)上经过一系(xì)列的训练。除此之外，APUS医疗大(dà)模(mó)型已经在一些(xiē)三(sān)甲医院开始使用了。

　　所以APUS在未来作为一家全球化的AI企业(yè)，我(wǒ)们给自己确定(dìng)的战略非常(cháng)清(qīng)楚(chǔ)，在(zài)技术(shù)上APUS非常明确，有所为、有所不为，我们只做三个方面：第一个方向是多模态。我们(men)认为未来人工智能无论是到具身智能(néng)，还是对(duì)物理世界(jiè)的感知和处理应用上，应该说(shuō)都是多模态的，所以APUS从去年第(dì)一个1.0大模(mó)型发布的时(shí)候就一直专注于多模态上。第二，APUS专注于在端侧AI上，我们为什么要做(zuò)端侧AI？最近大家知道iPhone16发布，所有功能在国内不能用，iPhone16在欧洲根本就不发布，根本原(yuán)因是(shì)因为它的AI功能会大(dà)大获取(qǔ)用户数据，你可以想象一(yī)下，有一天你在(zài)手机上输入的每一(yī)个字、讲(jiǎng)的每一句话、打开(kāi)的每一(yī)个网页、用的每一个APP，你的一切行为都会被用在大模型训练，甚至有可能你在手(shǒu)机上输入的一行字，最后(hòu)你并(bìng)没(méi)有发出，也会被拿来做大(dà)模型的训(xùn)练。这对很多重要的VIP人士(shì)来说是不可(kě)接受的一种状况(kuàng)。正是因为这样，APUS非常明(míng)确，我们很多就(jiù)是在(zài)端侧，为一些重要的(de)人士通过(guò)大(dà)模型(xíng)，千亿参数大模(mó)型(xíng)的(de)剪裁(cái)，剪裁(cái)成为放在手机或者我们笔记本里(lǐ)面的一个在断网情况下可以工作的大模型，从而在保证数李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型(shù)据安全、隐私安全的情况(kuàng)下同时能够提供(gōng)智(zhì)能化的服务。第三，我们非常清楚，如果在中国甚至在中国之外非常(cháng)多的新兴市场(chǎng)国家，如果要把人工智能这件事做下去，算力是非常重要的一件事情。所以我们比较专注(zhù)，主要在算法上(shàng)进行算力优化。刚才大(dà)家(jiā)看(kàn)到(dào)了我们的APUS 5.0，也就是Omni马上(shàng)就要出来了，在现有GPT-4o达到同(tóng)样水平的时候，能够把整个算力(lì)需求降低80%只有它原来20%。当(dāng)然在市场方向(xiàng)我们(men)非常明确，第一件事(shì)APUS业务在(zài)海外，把我们对所有海外的C端(duān)业务进行(xíng)重构。

　　第二(èr)我们会关注医疗，认为(wèi)人工智能(néng)在医疗领域是目前最广(guǎng)泛，对(duì)社会经济社(shè)会(huì)生活影响最大的，中国现在有两个领域是非常迫切需要的，一个是(shì)医疗，一个是法律，原因很简单，我们在北京感受不到(dào)，但不可能全中国人都去协和、301这样的好医院来看(kàn)，中国大量普通(tōng)人(rén)在边远山(shān)区，在区县里不能得到好的普惠医疗服务。通过人工(gōng)智(zhì)能的介入，从而能力真正让普(pǔ)惠医疗，可能不能做到100分，但能把边(biān)远地区的30分、50分的医疗水平直接给拉到(dào)80分、90分，从而真正(zhèng)让普通人真正想象到跟一线城市同样的医疗服务(wù)水平。第三就是(shì)AI PC，我们端侧大模型主(zhǔ)要预装在笔记本电脑、手机上，后面会有专门介(jiè)绍(shào)，现在简单说(shuō)一下，APUS AI PC目前(qián)已经在一些部委开始投入(rù)商用，主要是针对一(yī)些(xiē)部委有严格(gé)的数据隐私(sī)要求(qiú)的外勤提供智能服务时，我(wǒ)们提(tí)供的。第四(sì)，APUS的主权AI，我们在为(wèi)特定的国家来定制整(zhěng)个国家的通用大(dà)模型底座。我们也希(xī)望通过(guò)这样的方(fāng)式来做。中国从十(shí)年前的互联网到今天的人工智能，相(xiāng)对于(yú)美国来说还会明显落后(hòu)，但相对于世界来说应该是足够领先的，所(suǒ)以我们有能(néng)力让我们的人工智能走出去，为一些可能发展中的国家甚至欠发达(dá)国家通(tōng)过人工智能为(wèi)他们构建信(xìn)息化甚(shèn)至智能化的基础设施。李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型p>

　　我刚才已经讲了，我们(men)现在正(zhèng)在做的是一个非常重要的战略方向，就是AI医疗。APUS经常对外讲我(wǒ)们做(zuò)的这件事大概用一(yī)百天，实际上这件(jiàn)事差不多用了(le)一(yī)年时间(jiān)，从开始定(dìng)这个方(fāng)向，拿数据、清(qīng)洗数据，跟医院合作(zuò)，到目前为止(zhǐ)，基于(yú)6000亿高质量的医学数据进行了增量预训练，当然也通过360K的微调数据来提(tí)高我们(men)新模(mó)型的能力。在这里(lǐ)特别强调(diào)，在(zài)今年采用了基于反馈的强(qiáng)化学习提高我们的医疗(liáo)大模型的能力，可以看到两个很重要的数据：一个是医疗大模型参加全国医师资(zī)格(gé)考试可以考到77.5分，我们也同步用 GPT-4做测试只能考到61分(fēn)，什么水平呢？差不多是一个(gè)医科大学毕业十年左右医生的诊疗水平。也正是因为这样，所以我们在过去半年(nián)里面(miàn)已经在一些三甲医院落地开始使用，而且到目前为(wèi)止在(zài)线处理了30万条诊(zhěn)疗的记录，基本上工作模式也特别简单，大部分(fēn)病人(rén)可以在医院公众号和小(xiǎo)程序里面直接询问病情，AI会(huì)直接给出病情诊断，同时直接帮病人进行挂号，病人通过我们的大模型拿到初步诊疗和(hé)挂号之后，在挂(guà)号时间直接到医院，见到医(yī)生之前医生就看李涛：为千行百业训练出各种各样的垂直模型到所有病例和人工智能(néng)诊疗(liáo)的意见，这样能极大提升(shēng)医生的整个处理能(néng)力和水平。而且在整(zhěng)个过程中(zhōng)，实际上(shàng)AI医(yī)疗模型跟医生之间形成了一个相互(hù)反馈和相互校正的过程，而避免出现误诊。

　　我们还做了另外一件事情(qíng)就是中医药(yào)，我们用了超过2000亿条的(de)数据，包括所有中医的医典(diǎn)、理论数据、药典、病例(lì)进行。我们也(yě)能看到参加中医的(de)资格考试考到了80分，GPT-4可能不擅长中医，考的不及格，是49分。正(zhèng)是基(jī)于这两个模(mó)型，APUS在(zài)医疗方(fāng)向(xiàng)大概推出了一个医疗样板间(jiān)，就是2+5+N，通过APUS的岐黄大模型(xíng)和智草中医大模型来提供基础服务。当然，通(tōng)过我们的医院场景，药企的(de)场(chǎng)景，专业病的(de)场景，包(bāo)括中医的场景和用户(hù)家庭健(jiàn)康的场景这五(wǔ)个场景，能够真(zhēn)正为(wèi)普通的病人、病患，包括(kuò)普通人提(tí)供家庭医疗、甚至包(bāo)括日常的健康(kāng)管理。可以看得(dé)到，非常典型的是进行智(zhì)能诊疗、智(zhì)能审方、智能诊断，包括对所(suǒ)有图形(xíng)进行识别，并且给出诊断。现在跟(gēn)一些药厂(chǎng)合作做(zuò)新药的研发实验。除此之外(wài)我们也利用中医进行舌苔(tái)诊断和脉(mài)象诊断(duàn)，我们(men)希望能够真正作为普惠(huì)医疗或者家庭(tíng)健康一种非常好的保证状态。也希望能够把整个APUS医疗大(dà)模型服务能够推进到中国更(gèng)多公(gōng)共医疗领域，无论是给更多的医院服务还是给更多的药企来提供服务，包括普通人、普通家庭的(de)医疗保健工(gōng)作。

　　另外一个是AI PC，这是一个重要的应用场景，在一些(xiē)专业(yè)领域用我们的(de)端侧大模型(xíng)+端侧大模型Agent+专业数据，真正能够(gòu)为一些特定的行业、特定的行业和特定的部门提供一些服务，一个是(shì)在野外、海上，可能联网(wǎng)不方(fāng)便。另外对(duì)于一些特定有极(jí)强(qiáng)安全要求的，比如国防、安全等部门提供服务。当然我(wǒ)刚才讲到，这(zhè)个产品不方便提名，已经在实战中给一些部委投(tóu)入到批量的使用中。

　　第三个，前两周(zhōu)中非论坛，我们跟南非、乌干达、加纳达成战略合作，并为(wèi)这些国家提(tí)供通用大模型底座(zuò)。提供这些通用大模型底座也确实帮我们拓展了非常多的应用场景，我们以前从(cóng)来(lái)没有想(xiǎng)过(guò)人工智能可以用(yòng)在签证、海关的监(jiān)督管理上，这些需求帮我们(men)完善(shàn)了，主(zhǔ)要为这些国家第一提供通(tōng)用(yòng)的模型底座，第二为这些国家(jiā)提供垂(chuí)直模型训练，南非主要在医疗、金融、海关签证等等这些领域。当然在(zài)这个过程中，我(wǒ)们也(yě)提(tí)出来APUS人工智能(néng)的三大核心价值观(guān)，第一个(gè)是智能向善，大模型必(bì)须要做好事(shì)情，不能做(zuò)坏事情。第二(èr)个要跟主权AI价值观对齐，这个不仅仅是中国(guó)国家的要求，事实(shí)上不同的，在我们看来大的政(zhèng)治、文化、经济主体都应该有自己的主(zhǔ)权AI，都应该与自己的价值观(guān)对(duì)齐。比如我们(men)为加纳训练的大模型，整个大模型里面必(bì)须对两个宗教价值观有支持，一个是基(jī)督教，一个是伊斯兰教，在中国大模型是另外一回事，在加纳是(shì)不同的价值观对齐模式。在南非的价值观对齐跟(gēn)加纳的价值观对齐(qí)完全不一样。除了提供这种通用大模型底座和(hé)垂直大模型应用以外，我们也会帮助他们来建立最基础的算力平台，所以APUS在这个基础之上，上个月刚刚发(fā)布了异构万卡算力平台，希望通过这样的技术真正能够做到人工智能出海，而且为非常多的新兴市场(chǎng)国家提供人工智能的基础设施。

　　除此之外，我们在美国(guó)、欧洲也在探索(suǒ)一些新的(de)业(yè)务模(mó)式，比如电(diàn)商大模型，可以给大家(jiā)看一个案例(lì)，这款产(chǎn)品叫Swapper，在美国发布的智能电商，所有模特、场景都是AI形成(chéng)的，可以一键换装、一键换肤、一键换背景。当(dāng)然配套的Swapper我们还做了智能客(kè)户。我记得刚才邬贺铨院士也谈到(dào)了，我们希望通(tōng)过(guò)这样(yàng)为(wèi)中国出海的企业。当然现在这个产品主(zhǔ)要发在(zài)美国，为(wèi)大量美国的(de)中小企业点上服务来提供(gōng)支撑服务。

　　（现场(chǎng)播放视频）

　　可以看到人工智能今天在整个电商服务商已经有(yǒu)非常非常卓越的表现，无论是让商家还是让用户有非常好的表现。

　　这是APUS农科大(dà)模型(xíng)，目前(qián)为止(zhǐ)已经(jīng)可以做到(dào)全球14万种的植物，识(shí)别准确(què)率超过了95%，并且对所有农作物和植物的病(bìng)虫害都可以快速地进行诊断，能包(bāo)括出诊断和(hé)治疗的方案，准确率有超过了92%。目前我们正在把这个在中国一些重要的农业省份进行推广。除了这个之(zhī)外，我们现在也跟一些省份基于我们的中医药大模型和(hé)弄可达大模型正在训练另外一个，可能大家很(hěn)难想象(xiàng)，是食品大(dà)模型，中国(guó)有非常多的地方是食品大市或者大省，供应(yīng)着全中国(guó)非常多的食品(pǐn)，这些(xiē)食品的安全(quán)、创新、营养，过去都是用一个非常传统的方式(shì)、非常长的周期进行研发，今天我们用人工(gōng)智能助力这些传统(tǒng)食品企业(yè)进(jìn)行他们新产品的研发包括营养的配置(zhì)，包括对食品(pǐn)安全(quán)的溯源等等(děng)，我们都希望用我们(men)的食(shí)品大(dà)模(mó)型(xíng)来(lái)做。这个不出以外，在年底之前，食品这个有很多(duō)挑战，我们应该会(huì)把这个发布出(chū)来。

　　以上是整个APUS在人(rén)工智能产(chǎn)业应(yīng)用(yòng)里面所做(zuò)的工作，今天我们讨论的是(shì)AIGC与新质生产力，我想，毋庸置疑，人工智能已经(jīng)成为今(jīn)天新质(zhì)生产力最典型和最杰出的代(dài)表，APUS也是(shì)希望用APUS通用大模型作为底座，为千行百业能(néng)训练出各种各样(yàng)的垂直模型(xíng)。当然我(wǒ)也希望能(néng)够跟今天在座非常多的合作伙伴一起合(hé)作，能够真正做到(dào)AI出海，把我们的人工智(zhì)能带到海外去，因为在全球市场(chǎng)还(hái)有(yǒu)更大的AI产业空间能够(gòu)成为(wèi)我们大家驰骋的天地，谢谢。

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