大模型生成技能强大，普通人难以评价其报告分析的合理性

hua818

太快了，太快了……

大模型生成技能已经达到了常人无法理解的程度！

可以根据用户近五年的体检报告生成未来第一年、第二年、第三年的体检报告。

你看，这个生成过程与根据历史单词预测下一个单词非常相似。

可查看机组子组件近7天的运行状态，并生成未来3天每小时的子组件报告。

它还可以根据未来7天的历史水文数据和气象数据，生成未来第1天、第2天……到第7天的每小时降水分析报告，包括详细的降水量和降水分布。

如今，大型模型生成的内容不再只是文本/图像/视频。

上面生成的报告分析涉及大量的专业知识，普通人很难根据自己的知识储备来评价其合理性和正确性。

我最多的评价就是：不知道威力有多大！

怎么说呢？ “人工智能似乎正在创造一切。”

LLM+行业数据，你是否走错了路？

大模型简单理解就是下一个“X”。是下一个“词”。

但行业需要的往往不是预测下一个词。

例如，慢性病患者的健康管理规划，需要根据一系列生理指标数据，从医学角度进行数据预测。举个不恰当的例子，这更像是用数学方法解决问题。

如果基于大的语言模型喂大量的专业医学语料，那就更像是用中文的方法读题了。虽然相关术语和指标可以理解，但给出的预测结果很可能不准确。因为问题本身就超出了“语言”的范围，无法用中国的方法来解决。

如果“X”的模式从“Word”变为“体检报告”，则模型可以根据历史体检报告数据预测下一次体检报告。这是一个大的健康管理模式。

它的逻辑更像是“种瓜得瓜，种豆得豆”。即输入“X”，输出“X”。

这里的“X”可能包括水文数据、健康报告、设备监测值、设计推演等不同类型的专业数据。

它可以根据音乐厅的几何模型和房间数据从声源发出频率射线，生成射线分布图，找到听觉的最佳声源放置位置。

如何预测“X”？

那么，如何构建这些可以预测下一个X的大型行业模型呢？

随着刚刚发布的 AIOS 5.0。其核心特点是基于各行业场景的X模态数据构建大的行业基础模型。

它解决了目前大型行业模型只能将行业文本数据喂给大型语言模型并生成下一个单词的问题，让大型模型进入更广泛的领域。

是人工智能公司第四范式的核心产品。 2015年，Seer AIOS 1.0版本首次发布，通过高维、实时、自学习的框架提高模型精度； 2017年，Seer AIOS 2.0版本采用自动建模工具，降低模型开发门槛； 2020年AI数据治理Seer AIOS 3.0版本规范发布并投入生产； 2022年，先知AIOS 4.0版本将引入北极星指标，以最大化AI应用的价值。

AIOS 5.0版本从生成AI+行业的角度出发，提出了行业大模型的新思路。

在大尺寸模型应用得到认可的元年，大尺寸模型在行业内的发展和影响力想必比以前大了数倍。这种更大规模的趋势也形成了AIGC趋势的下一个范式。

还有一件事：AIGC 迈向新范式？

从图片、文字、视频，到健康、水利……不难看出，AIGC现在正以极快的速度朝着AI生成一切的方向冲去。

一般来说，一切事物的发展似乎都需要一些范式来推动，而且并不是新范式取代旧范式，而是它们相辅相成，使之更加深入和全面。

正如科学研究中的实验归纳、理论推导、计算机模拟和数据密集型科学发现四种范式一样，它们相辅相成，共同推动科学研究的进步。

因此，如果我们用这个逻辑来看待 AIGC，似乎已经开始出现四种类似的范式。

AIGC的第一个范式聚焦于文本生成，通过智能客服、内容延续等应用展示了AI理解和生成自然语言的能力。现阶段的AIGC技术为后续发展奠定了基础，使机器能够与人类进行有效的沟通和交互。

AIGC的第二范式将应用领域扩展到图像生成。

例如生成对抗网络（GAN）、变分自动编码器（VAE）等，它们可以学习映射以从随机噪声中生成逼真的图像。输出结果可用于艺术创作、图像增强、虚拟场景生成等领域。这一范式进一步展现了人工智能的想象力。

AIGC的第三个范式侧重于视频生成，例如Gen2和Sora。

视频的生成在一定程度上反映了AI对世界的理解。自从索拉诞生以来，世界能够被理解吗？它是否是一个世界模拟器一直存在争议。因为如果确定空能够理解世界，那就意味着AGI的大门正式打开。

AIGC的第四范式是聚焦行业，技术将全面渗透到各个行业。

这一阶段的核心任务是将人工智能技术与行业知识深度融合。今年是实施大规模模型应用的元年。我们看到AIGC技术已经开始在医疗、教育、金融等关键领域发挥重要作用。

具体可以做些什么来促进AIGC更快地进入行业？各路玩家都还在努力。基于大型语言模型？还是直接训练大型行业模型？不同的路线有自己的底层逻辑。现在说哪条路线会更成功还为时过早。

但可以肯定的是——

在人工智能创造一切的过程中，那些能够率先利用人工智能技术的个人和行业，将能够更早地享受到技术带来的红利。他们将有机会引领行业变革，塑造未来社会经济格局。

而只有AIGC进入第四范式，才意味着从科技创新到商业创业的飞轮转变已经完成，生成式AI迎来了生产力新的质的转变。

如何学习大模型AI？

由于新岗位的生产效率优于被替代岗位的生产效率，所以整个社会的生产效率实际上得到了提高。

但说到具体的个人，我只能说：

“那些先掌握人工智能的人将比那些后来掌握人工智能的人拥有竞争优势。”

这句话在计算机、互联网、移动互联网的早期也是同样的道理。

我在一线互联网公司工作了十几年，指导过很多初级同事。帮助了很多人学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得与大家分享，而且我们也可以用我们的能力和经验来解答你们在人工智能学习中的很多困惑，所以尽管我工作忙。然而，由于知识传播渠道有限，很多互联网行业的朋友无法获得正确的材料来提高学习水平。因此，重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、优质AI大模型学习书籍和手册、视频教程等。 、实践学习等录制视频免费分享。

第一阶段（10天）：初步申请

这个阶段让大家对大模型AI有一个前沿的认识。了解95%以上大模型AI的人，可以在相关讨论中表达超前、不跟风、接地气的观点。其他人只会和AI聊天。 ，您可以训练 AI 并使用代码将大型模型与业务连接起来。

第2阶段（30天）：高端应用

现阶段，我们正式进入大模型AI的高级实践学习，学习构建私有知识库，扩展AI的能力。快速开发一个完整的基于代理的会话机器人。掌握最强大的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合程序员和程序员。

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，学会了这个，基本上就可以找到大模型AI相关的工作了，还可以自己训练GPT！通过微调，您可以训练自己的垂直大模型，独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到现在为止，大概2个月了。你已经成为一个“AI小孩”了。那么你还想进一步探索吗？

第四阶段（20天）：业务闭环

对全球大模型在性能、吞吐量、成本等方面有一定的了解，能够将大模型部署在云端、本地等各种环境中，找到适合自己的项目/创业方向，成为一款产品武装起来人工智能经理。

学习是一个过程，只要学了就会有挑战。天道酬勤，你越努力，你就会变得越好。

如果你能在15天内完成所有任务，那你就是天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就开始具备成为大型模型 AI 的正确特征。

本完整版大模型AI学习资料已上传至CSDN。如果需要的朋友可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费获取【保证100%免费】

123?spm=1001.2014.3001.5501）此完整版大模型AI学习资料已上传至CSDN。如果需要的朋友可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费获取【保证100%免费】