实战、通俗、落地：大模型浪潮指南

推荐语

《大模型浪潮》带你轻松读懂AI技术变革，掌握未来商业先机。

核心内容：
1. 大模型技术发展历程与关键突破
2. 大模型如何重塑商业交互与生产模式
3. 企业应用大模型的实用建议与案例解析

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

文：董指导

本期要点

#大模型#人工智能#疯狂星期四读点好文字

前段时间，一位朋友家的天才孩子，在纠结保送复旦、还是冲一下北大人工智能。我当时建议是首先遵循孩子兴趣，其次尽量不要选人工智能。

理由有二：一是人工智能一直是波浪中前行，有周期性，等孩子读完、再就业的时候，可能就不是那么热门了；

二是，不热门的原因是，人工智能会非常普及，成为基础设施，专于人工智能、可能不如基于人工智能开发各种东西。就像电力成为基础设施，电工未必高薪，而基于电开发各类产品就更有机会。

还好，天才儿童自己想得很清楚，就是要去复旦；只是家长觉得人工智能很热门，想让他试试。于是，也就没有用我这个半吊子的建议。

但是，这个事儿，确实让我想了一个问题：有没有一本书可以让普通人更全面一些地了解人工智能？

不是那种非常学术的，讲公式、讲算法；也不是那么营销的，制造焦虑、卖课程；最好能有从业经历、实践经验，讲一些真实干货的；让读者了解人工智能对自己的影响。

最近，我收到了一本签名赠书，中信出版社最新出版的《大模型浪潮》，作者是沈抖。他现任百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁。既是人工智能科班出身，也有丰富的行业经验。

我认真读了这本书，可以说，非常好地契合了我之前希望的效果。今天，就以“领读”的视角，拆解下这本书。

01

开篇第一章就非常有读者思维地回应了一个话题：大模型是突然冒出来的吗？如果人工智能的历史起起伏伏，那这次为什么不一样？

第一章回顾了人工智能的发展历史，对关键节点进行了阐述，以故事般的叙述，让普通读者也可以了解技术的发展脉络。继而才会更加理解，大模型的能力涌现、能力泛化，有多么的令人惊叹。

然而，该书并没有沉浸在历史复述中，而是快速切入当下话题：大模型为商业带来了什么改变？重新定义交互方式、软件应用全面改变、智能生产的范式、数据飞轮的形成。

这些改变，影响着每个企业、组织、甚至全社会的运作，也必然会影响企业内的员工、组织内的参与者，以及社会的每个个体。

02

我和一些企业主交流时，他们的担忧是，不知道大模型到底行不行，那些能力是不是吹的。

所以，知其然，更知其所以然，就很关键。我们需要了解，哪些技术突破让大模型更有商业化价值。

但是，这种内容其实并不好写，因为需要把握尺度。不能过于技术、学术，而是能理解大概技术原理、思路、效果即可。

好在，《大模型浪潮》这本书在讲技术时并不枯燥。预训练、微调、人类反馈强化学习、检索增强生成、智能体、混合专家模型、长上下文等等，对大模型非常关键的技术，都以通俗的语言进行了讲解。

比如混合专家模型MoE，是非常火的技术名词。本书就用了一个动画片的案例，莱德和汪汪队，来解释。非常形象，甚至小学生都能理解，能知道这个技术为什么好、为什么有效。科普意义也十足。

03

技术有历史沉淀、技术有商业价值，但一定是现在要用吗？

这也是现在许多人，尤其是企业主的关注点。大家会觉得，现在布局人工智能，是不是会增加成本、没有收益；是不是再晚一些看看情况呢？

而在《大模型浪潮》这本书里，则旗帜鲜明地提出：大模型成为生产力的时机，已经到了。

新型基础设施已经可以应用了（包括算力、模型等等）、技术的成本-收益也合理了。

人工智能，不是期货，而是现货。而且带来的收益，也是现货。和以往的IT躲在业务背后的现象不同，现在的AI是融入业务一线的。

所以，就不是单纯的成本，或者业务的周边；而是有收益的投资，是业务的本身。

04

如何让人工智能和业务融合呢？怎么开发、怎么落地、怎么用在业务里呢？

第四章就像工具书一样，系统讲述了模型开发、模型调用、智能体开发、AI应用的路径，包括技术思路、案例等等。也针对不同场景、不同业务需求，给出了合适的建议。

这部分内容对于企业管理者、准备在业务里尝试AI的人群，非常对口。甚至有意愿用AI提升效率的个体，也可以查阅。

05

人教人不会，事教人一次就够。案例是不可缺少的。

第五章，讲述了在手机、汽车、具身智能、金融、教育等等典型行业里应用大模型的思路、和已经在应用的案例。掀开了大模型改变千行百业的一页。

这部分内容，估计是篇幅限制。相信实际应用的案例，应该还有很多。对于普通读者而言，其实还是挺需要了解这些信息的。

让大家对人工智能有更清晰的了解。既不是灵丹妙药，也不是空中楼阁。而是不断渗透、不断提升。

这也是本书的一个特色。相较于市面上许多书籍的理论化，沈抖丰富的工作经验、百度智能云的落地案例，是稀缺的。

有一个“挽起裤腿、踩到泥地”里的人，讲如何种庄稼，肯定比比坐在办公室的人，更有信服力。讲述人工智能的应用，也是如此。

06

第六章从组织架构、实施流程、模型评估等方面，分享了一些建议和经验。其中，关于“人工智能原生思维的组织”的提法，很有意思。

沈抖认为，大模型、人工智能在企业的应用中，会导致组织形态发生变化。未来稳定的组织形态，并非传统的金字塔模式，更可能是“公章”的形状：

上面是一批有专业行业知识的管理者，负责规划任务路线；中间层会大幅减少；最下面是广泛、高效的执行团队。

这个思考，挺有意思的。能否实践、是否在实践，后续可以有更多案例来阐述。

总体而言，这本书用通俗的语言，讲述了历史、技术、开发、案例、应用等内容。既可以对大模型有一个全景视角，也有部署的入口。

推荐给大家。

---全文完，欢迎交流

理工/金融  复合背景