鷺羽 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

太夸張！百度辦AI“培訓(xùn)班”，大佬都紛紛要來拜師學(xué)藝。

剛剛百度舉辦了首席AI架構(gòu)師培養(yǎng)計劃（AICA）的第九期開學(xué)典禮，一看嚇一跳，本期學(xué)員里可謂是臥虎藏龍。

除了有來自茅臺、奔馳、麥當(dāng)勞等明星企業(yè)的技術(shù)高管，還有國網(wǎng)、中石化、中石油等一眾國字號大佬云集于此。

所以讓大佬們擠破腦袋都想進來學(xué)習(xí)的AICA到底是個啥？

依托百度自研的深度學(xué)習(xí)平臺飛槳和文心大模型，AICA目標(biāo)培養(yǎng)復(fù)合型AI架構(gòu)師，簡單來說，就是既能參與技術(shù)開發(fā)，又能確保項目落地。

而今年較之以往最不同的是，從導(dǎo)師到學(xué)員，聊得最火熱的話題莫過于——大模型。

相關(guān)課題占比51%，并首次出現(xiàn)多智能體協(xié)同等前沿技術(shù)應(yīng)用。

與會嘉賓也在開學(xué)典禮上重點強調(diào)大模型推動產(chǎn)業(yè)變革的意義所在，從底層架構(gòu)再到軟硬件協(xié)同發(fā)展，以及為AI架構(gòu)師如何跟上大模型發(fā)展速度提出了寶貴意見。

以下是量子位從嘉賓演講中整理出的部分精彩內(nèi)容，在不改變原義的基礎(chǔ)上進行了適當(dāng)調(diào)整。

大模型正在逐步轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)落地安暉：AI技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

來自中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院的副總工安暉，首先就整個AI行業(yè)發(fā)展進行了系統(tǒng)性分析。

他認(rèn)為，AI將會是繼蒸汽機、互聯(lián)網(wǎng)之后推動整個社會經(jīng)濟發(fā)展的重要通用技術(shù)，而當(dāng)前更是進入了加速重視AI應(yīng)用工具的新階段。

尤其是從2025世界人工智能大會可以看出，AI競爭正在逐步轉(zhuǎn)向場景落地，如制造、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域。

以及全網(wǎng)關(guān)注的GPT-5也側(cè)面說明，當(dāng)前底層模型能力已足夠強大，大模型性能提升速度或?qū)⒎啪彛?strong>現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)重心應(yīng)當(dāng)放在大模型的應(yīng)用落地。

AI技術(shù)未來將在企業(yè)發(fā)展中占據(jù)更為重要的作用，根據(jù)OpenAI發(fā)布的企業(yè)客戶研究報告，AI可以在提高工作效率、解放員工的重復(fù)性任務(wù)、推動產(chǎn)品創(chuàng)新三個方面帶來顯著提升。

賽迪研究院也補充指出，AI還將重構(gòu)服務(wù)模式、實現(xiàn)資源均衡，共同促進多行業(yè)變革。

而當(dāng)前我國AI發(fā)展呈現(xiàn)出三大趨勢，分別是技術(shù)比拼、商業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)格局：

技術(shù)比拼：整體參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)向智能水平，核心競爭力在于技術(shù)護城河。商業(yè)應(yīng)用：正在從概念驗證轉(zhuǎn)向場景實踐，逐步建立特色AI生態(tài)。產(chǎn)業(yè)格局：整體從分散行動發(fā)展成頭部企業(yè)主導(dǎo)行業(yè)風(fēng)向，把握優(yōu)勢資源成為企業(yè)的重中之重。

但安暉也表示，相關(guān)產(chǎn)品效益還未完全顯現(xiàn)，從人工智能大會也能看出，當(dāng)前新產(chǎn)品在功能、形態(tài)和應(yīng)用內(nèi)容上存在同質(zhì)化，缺乏創(chuàng)新閃光點。

其邁向?qū)嶋H應(yīng)用過程中，如何與實體企業(yè)核心業(yè)務(wù)掛鉤，當(dāng)前各大AI企業(yè)還未給出準(zhǔn)確的方案，如何能夠讓用戶認(rèn)同AI價值、對AI營收效益持積極向好態(tài)勢，都是進一步推動AI應(yīng)用必須解決的前提條件。

另外，行業(yè)缺乏AI經(jīng)驗和數(shù)據(jù)支持，從而導(dǎo)致產(chǎn)用脫節(jié)、落地困難。

因此，安暉建議應(yīng)該以創(chuàng)造價值為導(dǎo)向發(fā)展AI，幫助企業(yè)增收降本，另一方面重視AI人才培養(yǎng)，無論是校企培養(yǎng)，還是AI企業(yè)和用戶企業(yè)協(xié)作培養(yǎng)，寄希望于將技術(shù)深度融入業(yè)務(wù)體系。

馬艷軍：新技術(shù)重構(gòu)AI能力邊界

百度AI技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍則主要介紹當(dāng)前大模型技術(shù)在產(chǎn)業(yè)融合中的能力狀態(tài)以及AI架構(gòu)師應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對這種變化。

首先整個大模型技術(shù)已經(jīng)得以完善增強，擁有更好的多任務(wù)泛化能力，產(chǎn)品研發(fā)流程也變得更加標(biāo)準(zhǔn)化。

LLM已逐步具備專家級智能水平，現(xiàn)在只需要向大模型表達需求，就能立即獲得對應(yīng)任務(wù)結(jié)果。

例如百度基于文心大模型4.5 Turbo打造的羅永浩數(shù)字人技術(shù)，可以專業(yè)且長時間地保持高質(zhì)量直播輸出，體現(xiàn)出一個多功能LLM的深度思考和分析能力。

此外，LLM為整個行業(yè)帶來了翻天覆地的變化，尤其是編程領(lǐng)域。

在百度內(nèi)部，整個AI代碼生成的占比和采納率已經(jīng)從2022年的5%和15%增長至50%和80%，大模型能夠完成復(fù)雜編程任務(wù)，如刪除功能模塊或糾正編譯錯誤。

這對團隊的首席AI架構(gòu)師而言，將會是一個巨大的挑戰(zhàn)。

要想要跟上LLM發(fā)展趨勢，將其能力最大化，AI架構(gòu)師就需要知道如何讓模型輸出、如何讓模型輸出更優(yōu)、如何讓模型輸出更快。

馬艷軍表示，需要從以下四個方面入手：

深入了解提示詞工程：相應(yīng)優(yōu)化技巧包括合理拆解復(fù)雜任務(wù)、組織輸出順序、補充合適信息以緩解幻覺、多文檔引用正確指令和使用可理解的文本格式。學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)方式：包括增加預(yù)訓(xùn)練、對指令監(jiān)督微調(diào)、進行獎勵模型訓(xùn)練，以及偏好對齊。掌握全棧系統(tǒng)設(shè)計能力：從模型開發(fā)、訓(xùn)練、精調(diào)、壓縮再到部署推理，可實現(xiàn)完整性標(biāo)準(zhǔn)流程。深刻理解場景問題：洞察行業(yè)痛點，能夠判斷什么場景需要什么模型，構(gòu)建針對性解決方案。

總之，首席AI架構(gòu)師需要學(xué)會將Agent融入日常工作流程，推動產(chǎn)業(yè)范式升級。

于佃海：從深度學(xué)習(xí)到大模型

在本次開學(xué)典禮中，百度飛槳總架構(gòu)師于佃海，也帶來了有關(guān)深度學(xué)習(xí)到大模型發(fā)展變遷的第一堂課。

隨著LLM發(fā)展，現(xiàn)在來到了軟件3.0時代，1.0時代是傳統(tǒng)編碼實現(xiàn)功能，2.0時代基于深度學(xué)習(xí)，通過訓(xùn)練模型實現(xiàn)功能，3.0時代直接一個大模型提示詞就能完成多種任務(wù)。

大模型的本質(zhì)不僅僅是參數(shù)量大，規(guī)模從百萬級到現(xiàn)在的十億級，更重要的是其模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)機制以及推理能力的進步。

當(dāng)前LLM模型架構(gòu)主要還是以Transformer為核心，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意力機制，從序列的轉(zhuǎn)換發(fā)展而來。

而未來LLM架構(gòu)還會繼續(xù)基于Transformer持續(xù)優(yōu)化，與此同時更加重視專家MoE結(jié)構(gòu)。

學(xué)習(xí)機制上，深度學(xué)習(xí)在新一代的大模型訓(xùn)練流程中分別承擔(dān)不同功能角色，自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，監(jiān)督學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)增強LLM指令遵循能力，強化學(xué)習(xí)通過人類反饋提升模型的偏好對齊。

高效推理部署是當(dāng)前大模型應(yīng)用推廣的關(guān)鍵，相當(dāng)考驗基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，目前硬件（芯片、算力、存儲）方面還有所落后，軟件（分布式訓(xùn)練框架、高效推理引擎、優(yōu)化工具）方面則已取得進展。

未來還需要實現(xiàn)軟硬件協(xié)同發(fā)展，包括支持更多硬件高效適配接入、構(gòu)建大規(guī)模硬件集群達成多維混合并行、芯片層面深度協(xié)同優(yōu)化，最終搭建起大模型時代的深度學(xué)習(xí)平臺。

AICA：培養(yǎng)真正懂AI、做AI的架構(gòu)師

從2019年開始，這已經(jīng)是AICA舉辦的第九個學(xué)期，作為百度與深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心的聯(lián)合發(fā)起項目，吸納了來自各行各業(yè)的頂尖人才參與。

本期共招收學(xué)員96名，是通過長達半年的預(yù)科學(xué)習(xí)、項目技術(shù)評審以及多輪考核，才從500多名報名者中脫穎而出的。

其中，61%的學(xué)員來自國央企、上市公司以及行業(yè)龍頭T1應(yīng)用服務(wù)商，80%有“管理+專業(yè)+技術(shù)”復(fù)合背景，均是各大公司的CTO或技術(shù)高管，行業(yè)覆蓋18個領(lǐng)域，包括能源、重工業(yè)、醫(yī)療康養(yǎng)、海關(guān)物流等，也有像貴州茅臺、奔馳這類頭部知名企業(yè)的加入。

課題內(nèi)容方面，AICA第九期新增文心開源、MCP前沿技術(shù)、多模態(tài)、數(shù)據(jù)等模塊，以及百度重點技術(shù)的實戰(zhàn)案例，當(dāng)前AI應(yīng)用的主流技術(shù)路線全覆蓋。

例如本次麥當(dāng)勞團隊申報的課題《麥麥巡警數(shù)字員工》：

麥麥團隊希望得到關(guān)于大模型優(yōu)化、任務(wù)調(diào)度與管理等方面的技術(shù)指導(dǎo)和建議，進一步了解場景Agent落地的工程化設(shè)計思路，助力提升麥麥巡警數(shù)字員工的開發(fā)效果。

百度集團副總裁吳甜也在會上表示，AICA將通過文心大模型與飛槳深度學(xué)習(xí)平臺，為學(xué)員們提供產(chǎn)業(yè)級模型與工具鏈，另外保障豐富的實踐案例以供參考，并提供終身學(xué)習(xí)與交流平臺。

目前AICA已向業(yè)界輸送489名AI架構(gòu)師，遍布工業(yè)、能源、金融、交通、農(nóng)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十個行業(yè)，真正實現(xiàn)懂AI、做AI，讓AI落地真實場景。

參考鏈接：

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/H5ctOM-zBNQaBwXdvkxZyQ