李建忠-大模型驱动的产品范式创新研究与思考.pdf

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1、李建忠大模型驱动的产品范式创新研究与思考2024 全球产品经理大会大模型为计算产业带来三大范式转换 从图灵-冯诺伊曼计算范式转为神经网络计算范式计算范式 从传统编程，转为代码生成、面向LLM编程为主开发范式 从GUI图形交互界面，转为自然语言交互界面交互范式计算历史上的范式转换计算范式开发范式交互范式PC互联网移动互联网云计算VR/AR大模型交 互 范 式：自然语言交互界面（LUI）用户界面交互一直是计算产业革命性的力量。每一次交互革命，都会将计算的潜力释放到更广泛的人类，LUI将变革应用的形态。LUI+多模态 将为软件交互带来全新体验。LUI 与 GUI（图形交互）、TUI（触控交互）协同交

2、互。LUI 将替代结构化输入中间环节。拆掉孤立应用间的壁垒，使用自然语言实现应用（或服务）间的无缝集成。Apple Intelligence 交互革新值得关注个人场景（Personal Context）+本地与云端模型+跨应用程序任务处理（App Intents）范式转换“立方体”X X:技技术术Y Y:需需求求Z Z:模模态态X X 技技术术轴轴：计计算算、连连接接（互互联联网网、移移动动互互联联网网）、智智能能Y Y 需需求求轴轴：信信息息、娱娱乐乐、搜搜索索、社社交交、商商业业Z Z 模模态态轴轴：文文字字、图图片片、音音频频、视视频频、三三维维（空空间间计计算算）P Pa ar ra

3、aS Sh hi if ft t C Cu ub be e大模型对“需求轴”（Y轴）的颠覆力 大模型智商很高 擅长 Save Time 范式革命 颠覆快生产力搜索信息电商娱乐社交 大模型情商很低 不擅长 Kill Time AIGC降低创作门槛 颠覆慢GenAI 降低内容创作门槛门户时代Web 2.0图片社交短视频生成式AI创作门槛的不断降低，是重要的产品力大模型提供内酚酞，但不提供多巴胺 技术钟摆：计算 VS.连接连接1.0计算1.0连接2.0计算2.018401940(100年）19401990（50年）19902020（30年）2020计算机 1946年大型机 1950小型机 1960微

4、型机 1970PC 1980电报 1837年电话 1876年广播 1906年电视 1925年互联网 1995年Web 2.0 2004年移动互联网 2007年云服务 2013年Transformer 2017年GPT 1.0 2018年GPT 2.0 2019年GPT 3.0 2020年GPT 3.5 2022年GPT 4.0 2023年技术的钟摆效应连接计算数据信息匹配智能供给互联网时代的逻辑和模式，在AGI时代终将被颠覆三大进展塑造大模型新未来多模态multimodality智能体Agent强化学习推理self-play RLSora：多模态的 Scaling Law 语言是人与人之间的互

5、动，而视觉是人与世界的互动。如果说GPT打开了AGI理解人类的大门，那么Sora则打开了AGI理解世界的大门。和GPT选择使用Token统一了各种语言数据的“元表示”类似，Sora选择使用Patch来统一各种视觉数据的“元表示”。Sora的架构和GPT一样继续遵循Scaling Law，具有极强的扩展能力，并且在大规模数据上训练时展现出了惊人的“涌现能力”。AI Agent 智能体 如果说检索模型是知道和了解，生成模型是认知和创造，那么Agent 则是行动和规划。不要追求一步到位的智能！智能不仅仅是认知和创造，更是规划、迭代、协作和使用工具。by Lilian Weng强化学习加速推理：GPT

6、 o1 基于RL(强化学习）和 Self-play实现了推理侧的Scaling Law 大模型从预训练阶段的“统计学习”，转变为推理阶段的“探索创新”，完成了从系统1到系统2思考的飞跃。隐式思维链（CoT）使模型学会了中间过程的推理路径(Rationales)。大模型完成了从“文科生”到“理科生”的能力转变计算任务模式的变革存取查找计算学习预测创造推理协作执行检索模式文件/搜索GenAI/AIGCAgent/智能体生成模式推理模式智慧尽在数据中互联网数据合成数据共生数据 结果