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汽车之家-李航宇-破除知见障——大模型时代AI算法人才成长的思考.pdf

上传人: 张** 编号:177374 2024-10-01 27页 3.78MB

1、破除知见障大模型时代AI算法人才成长的思考汽车之家 李航宇李航宇汽车之家资深经理“本、硕毕业于北京航空航天大学1322年就职于百度22年至今担任汽车之家人工智能技术负责人-从0到1搭建之家核心算法团队-带领团队在C端场景成功落地大模型应用万斗天枢”讲师简介站着看、坐着看、躺着看背景大模型你怎么看?Langchain你怎么看?Agent你怎么看?某圈外好友两周内把大模型产品搞上线,一定要做垂类行业第一个上线的!某垂类经理大模型真的太火了!热钱容易进也容易出,就像手心的白月光背景大模型发展迅速Chatgpt成为历史上日活增长最快的应用大模型百花齐放,仅国内就超200多款,应用更是不计其数入选自然杂

2、志年度十大“人物”知见障:已有的知识获取和思考模式,会困住我们,无法做出(正确的)决策背景大模型“知见障”大模型是算法进化唯一方向,ALL IN的时候到了!现在做大模型就是49年入国军,想想元宇宙吧!应该切入哪个细分领域?大模型下我如何持续成长?大模型如何落地业务?侠客行里,因为石破天不识字,反而没有被武功的文字所影响,而是直接洞穿本质,看到武功秘籍的行气图,练成绝世武功太玄经见知获取外部信息迭代认知模型践目录见践知见大模型带动产业模式变革生产力变革交互方式变革算法范式变革 内容创作新范式:-AIGC生产文章、图片、视频 办公生产力新范式:-编码辅助:百度超20%代码覆盖-Office辅助:M

3、icrosoft 365 全行业赋能:-营销、设计、服务业、智能驾驶/交通/家居-社会学、军事学 before:图形交互界面-完全由产品设计确定交互方式,非个性化或低个性化,多层级-输出能力非常受限-固定需求场景内高效 after:对话式交互-个性化、低门槛、多模态、扁平化表达-输出能力无限制、上下文友好 复杂算法设计prompt-案例:从用户口碑数据中摘取出口语化、个性化的“一句话口碑”-before:人工标注+情感分析+摘要抽取+工程实现+-after:chatgpt4+prompt-“请从以下的评论中随机抽取一句相关车的优点评论,要求真实鲜活有态度,”-月级分钟级,效果不输 Agent:

4、复杂问题的通用解决方案-LLM+Planning+Feedback+Tool-目标AGI:AutoGPT,langchain 算法门槛大幅降低图形交互界面对话式交互见大模型也不是万金油幻觉时效性烧钱耗时可解释性稳定性知识产权安全伦理上帝不会掷骰子但大模型是概率游戏见大模型带动算法成长路径的变革 Before:聚类分类,有监督无监督,深度学习、DNN、RNN、Transformer、NLP、CV After:Prompt Engineering;PT、SFT、RLHF;ICL、COT(TOT、GOT)目录见践知践简单介绍一下汽车之家买团队主要解决的问题:践 选定3-5意向车系,综合对比优缺点和适

5、合度 查看目标车系参配等细节信息 明确购车预算:30万左右选车意图逐渐明确买车中期阶段 线下试驾体验目标车系 贷款和保养相关知识 用车相关成本核算用户特点需求收敛信息收集/兴趣激发买车初期阶段 知道车相关的知识和品牌信息较为有限 有不明确的选车意图 预算是个区间(20万40万)相对不明确的选车意图买车后期阶段买车决策确认最终选择买车用户转化周期践买车决策痛点交互模式陈旧内容生产/获取低效1.固定交互、层级化设计、操作冗余2.先有意图后满足,激发能力差1.OPU 3GC为主,生产效率低、质量参差不齐2.信息过载或过于专业,难理解、难决策信息收集需求收敛买车决策对话式交互,无层级,直接分发多模输入

6、输出,交互能力更强全场域能力调度规模化生产优质内容精炼关键信息、减少过载大模型能力个性化兴趣激发多Agent协同,降低研发成本口语化,易于理解AI质检知识原子化践大模型底座全之家资讯内容全网信息挖掘/清洗多级标签体系多模协同之家产品库之家汽车知识库外站数据挖掘其他来源内容质检一站式用户选车决策解决方案原子知识底座自研:仓颉QWenLlama2PretrainSFTRLHFAIGC资讯大模型选车引擎AIGC决策信息页优质内容热点话题沉浸式搜索生成式搜索单车对比推荐其他应用层:解决信息收集、需求收敛、买车决策问题“读心术”般的无词搜索体验真实、专业、有态度,紧跟时事千人千面解决用户选车决策痛点支持

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李航宇,汽车之家资深经理,毕业于北京航空航天大学。他在百度工作了13年至22年,之后加入汽车之家,担任人工智能技术负责人。他带领团队从零开始,搭建了汽车之家的核心算法团队,并在C端场景成功落地了大模型应用。 文章中提到,大模型应用如ChatGPT成为历史上日活增长最快的应用,大模型技术在各个领域得到了广泛应用。然而,大模型技术也存在一些问题,如时效性、可解释性、稳定性、知识产权、安全和伦理等。 文章还提到了汽车之家团队解决的问题,包括选车、查看车系细节、明确购车预算等。他们通过对话式交互、多模输入输出和全场域能力调度等方式,提供了精准的信息分发和个性化兴趣激发。 文章最后讨论了大模型和传统算法的互补关系,以及AI算法人才成长的重要性。大模型和传统算法在不同的场景下有不同的应用,而AI算法人才需要掌握算法sense,保持开放心态,不断学习和实践。
"大模型时代,算法工程师的竞争力何在?" "汽车之家如何用大模型提升用户选车体验?" 如何在大模型时代找准定位?"
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