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ayer, en la conferencia global de ecología digital tencent 2024, tang daosheng, vicepresidente ejecutivo senior de tencent group y director ejecutivo de cloud and smart industry group, aceptó una entrevista grupal con periodistas y dijo que el modelo grande aún está en su etapa inicial. etapas y necesita iteración continua para satisfacer las necesidades del usuario, satisfacción con los resultados de los ajustes internos, lo que permite al equipo comprender mejor la dirección de los esfuerzos.

las preguntas de los periodistas se centraron principalmente en los modelos grandes, seguidos por los negocios to b y algunos relacionados con exportaciones y hardware al extranjero. tang daosheng respondió cuidadosamente uno por uno.

modelo grande

tang daosheng dijo que hubo una burbuja al comienzo de internet y que muchas empresas fueron eliminadas, pero algunas surgieron de ella. lo mismo ocurre con los grandes modelos de ia.

tencent concede gran importancia a la inversión en grandes modelos y también valora el desarrollo sostenible. la inversión necesaria para fabricar un modelo más grande es mucho mayor que en el pasado. cada empresa debe calcular los costos claramente y fijar precios razonables para evitar depender de otras ganancias para subsidiar sus propias pérdidas. "cuando hago cualquier negocio, siempre pienso: ¿qué es un modelo de negocios razonable? ¿qué tipo de insumos y productos deberían ser necesarios para lograr un desarrollo saludable y a largo plazo? en términos generales, estamos en un flujo constante y nos mantendremos firmes. "creo que al final serán las que puedan. las empresas que sean persistentes y de largo plazo serán recompensadas, en lugar de lanzarse al concepto sólo porque está de moda. también es difícil apegarse a este enfoque".

tang daosheng cree que el público actualmente no está dispuesto a pagar por modelos grandes, probablemente porque aún no están listos, y estará dispuesto a pagar si son lo suficientemente buenos. el rendimiento actual de los modelos grandes puede ser de 60 o 70 puntos, pero todo el mundo espera que sea de 90 puntos. en el proceso de exploración, encontrará algunas escenas nuevas y nuevas oportunidades, y evitará algunas escenas que originalmente estaban bien concebidas pero que tienen limitaciones en la implementación real.

cuando la ia se hizo popular hace cinco o seis años, muchas empresas innovadoras invirtieron y ganaron licitaciones. actualmente se está produciendo una situación similar. algunas empresas compiten por ofertas pero es posible que no tengan las capacidades. la experiencia previa de tencent es que las necesidades de los clientes pueden no ser tan claras y que existen necesidades muy personalizadas. la inversión continua puede abrumar a la empresa.

tang daosheng confía en las perspectivas de la aplicación industrial de las capacidades de ia y necesita encontrar los puntos débiles de los usuarios y satisfacer sus necesidades.

la ventaja de tencent está en las aplicaciones de escenarios, como la generación rápida de actas de reuniones, el asistente de código ai y tencent enjoy. el asistente de código de ia lanzado por tencent ha logrado una cobertura de más del 50% de los empleados de desarrollo dentro del grupo tencent, su tasa de generación de código ha alcanzado más del 30% y el tiempo de codificación se ha reducido en más de un 40% en promedio. con experiencia interna en producción a gran escala, la eficiencia de i+d se ha mejorado más del 20%.

él cree que la aplicación a nivel nacional de aigc puede producirse primero en to c, y la más cercana puede estar en el campo de la búsqueda de información, como yuanbao.

más que grandes modelos

tang daosheng cree que la ia no es solo un modelo grande o un modelo de lenguaje grande. los modelos grandes son solo una parte de la ruta de la ia y muchas otras rutas técnicas en el campo de la inteligencia artificial también merecen atención. sistema, modelos grandes un modelo también puede ser sólo uno de los módulos. no son sólo los jugadores que fabrican modelos grandes los que están utilizando la ia. esto es tan estrecho de miras como pensar que sólo las empresas que fabrican teléfonos móviles son importantes en la era móvil.

la generación de imágenes, la generación de videos y la generación de modelos 3d son todas generativas. en el pasado, muchos tipos de identificación, desde el reconocimiento facial hasta el recientemente muy popular reconocimiento de huellas dactilares, se han utilizado en muchos escenarios de aplicación en los campos de autenticación de identidad e identificación de seguridad. los documentos de reconocimiento ocr combinados con modelos grandes también han mejorado enormemente sus capacidades.

la ia es una tecnología muy amplia, desde el reconocimiento hasta la generación, así como el aprendizaje por refuerzo de aig y alphago. la tecnología de inteligencia artificial también tiene muchas direcciones diferentes, cien flores florecerán en el futuro y tencent continuará invirtiendo.

para encontrar soluciones y formas de resolver problemas, los modelos grandes son sólo una de las formas. aunque los modelos grandes tienen ventajas, también tienen desventajas. por ejemplo, es difícil evitar la aparición de "ilusiones". por lo tanto, más tarde surgió el modelo rag (aumento de recuperación). al hacer un buen uso de los datos internos de la empresa como base objetiva para responder preguntas, luego se combinan con el modelo para comprender y dar respuestas más precisas o específicas.

muchas empresas acumulan información patentada, seleccionan un modelo básico y superponen mejoras de búsqueda para generar una arquitectura rag. tencent puede crear algunos asistentes inteligentes y aplicaciones inteligentes basados ​​en escenarios, que pueden mejorar significativamente la eficiencia y eficacia en el servicio al cliente, el marketing y la creación de contenido. y otros campos.

al negocio b

tang daosheng presentó que hace unos años, todos estaban llenos de expectativas para la industria saas. hicieron muchas inversiones sin liquidar cuentas, contrataron a mucha gente y desplegaron mucha mano de obra para realizar varios proyectos de desarrollo personalizados para los clientes. al final, descubrieron que el modelo de negocio no era el mismo. ahora que todos esperan una corrección, el equipo está reduciendo la inversión en algunos servicios humanos y de desarrollo personalizados únicos, e invirtiendo más recursos en fortalecer los productos de plataforma. toda la industria también está experimentando ajustes y cambios similares en mayor o menor medida.

las industrias posteriores volverán más a su carácter comercial, y algunas que no se transformen con el tiempo serán eliminadas del mercado. "pero también creo que esto también retendrá un grupo de jugadores más 'robustos' y, al mismo tiempo, estará mejor integrado con toda la ecología de la industria, con capacidades y competitividad más fuertes. por ejemplo, si fabricamos productos de plataforma, se centran en convertirlas en plataformas; algunos que trabajan en aplicaciones industriales profundizarán en sus propios campos; también hay algunos proveedores de servicios que se centran en atender escenarios de clientes y brindar servicios operativos. por ejemplo, en la industria financiera, trabajamos con changliang. shenma, etc. todos tienen una cooperación profunda y a largo plazo. proporcionan sistemas centrales bancarios o las capacidades requeridas por diversas industrias financieras. también necesitan software de plataforma, bases de datos como nuestro tdsql o algunas de nuestras capacidades de audio y video. "

tang daosheng dijo que está bastante satisfecho con los resultados de estos dos años de reforma. el negocio se ha centrado más. el equipo conoce sus deficiencias y mejorará en áreas más importantes. también comprende qué problemas se pueden resolver con los productos tencent. soluciones y cuáles requieren cooperación. trabajando junto con los socios, el camino se vuelve cada vez más claro.

tang daosheng dijo que tencent cloud ha logrado grandes avances en la reducción de pérdidas en comparación con el año pasado y se está acercando gradualmente a su objetivo de ganancias. no está demasiado lejos para lograr la rentabilidad. en los últimos años, a través de mejoras continuas de eficiencia en la cadena de suministro y a través de lo que hacemos y lo que no hacemos en el proceso comercial, nuestro negocio se ha vuelto más enfocado y más saludable.