对话大模型应用创业者：为什么选择文心一言？_上海幻量材料 刘雨阳

大模型正在以前所未有的速度深刻改变着各行各业，其出现为创业者们带来了巨大的机遇，让行业能够重新定义和构想AI原生应用的未来。随着大模型进入产业落地期，已然达到了爆发的沸点，亟需有资金、技术实力的头部企业点燃“生态火焰”。

在此背景下，百度打响中国大模型的第一枪——举办百度创业大赛，通过搭建一个孵化创业创新的平台，积极助力各种基于大模型的项目落地，推动大模型生态的蓬勃发展：

今年5月31日，百度启动“文心杯”创业大赛，不到1个月报名时间，吸引近1000个项目激烈角逐，其中30多个具有创新性的潜力项目入围Demo开发环节，接入百度智能云千帆大模型平台、进行基于文心大模型的Demo开发。百度为参赛团队提供可稳定调用的文心大模型API及百度智能云算力资源，获得最高奖项的选手将获得价值一千万元的早期投资，同时，设立百度文心投资基金，为获奖创业企业提供价值10亿的资金和技术扶持。

今日，百度“文心杯”创业大赛结果揭晓，15个优胜团队中，基于文档智能的专业知识问答助手及阅读平台ChatDOC、基于大模型的智能电商购物助手Buysmart.AI获得一等奖，其余团队分获二、三等奖。

众多企业、创业者高度关注的背后，是对文心大模型赋能千行百业的期待。随着各行各业最优秀的潜力股、最优秀的创业者加入大赛，比赛持续升温，“头号玩家”们积极接入文心、基于文心开发自己的应用demo。不难看到，多方聚力下，我国大模型生态已初具雏形。

90后高知创业者，逐梦“文心杯”

此次“文心杯”汇聚了大量大模型领域的顶尖人才，参赛者大多为来自各领行业的年轻高知，让人印象深刻：

最终角逐奖项的15个项目的创始人一半都是90后，最年轻的是98年生人，包括来自海内外大厂的明星产品经理、资深连续创业者，斯坦福大学、牛津大学、清华大学等科研团队，以及来自医疗、金融、法律等传统行业的资深大咖：

如推动百度文心大模型+AI for science材料学应用的幻量科技，其 CEO刘雨阳是92年生人，MIT材料科学系博后研究员、剑桥大学理论物理博士；Nolibox为“清北团队”打造高品质AI平面设计及创意生成平台，其CEO徐作彪为93年生人，取得清华大学产品设计本硕学位；零假设CEO顾飞曾任明朝万达联合创始人，具有丰富的药企知识服务经验，如今面向药企的“生成式AI医学内容引擎”……

这也正是大模型领域的“前线指挥官”们：这些专业人士旨在推动大模型技术的前沿研究，不仅具有研发实力，更具有对各行各业需求的深刻洞察力，能够将技术转化为实际的产品和解决方案，解决传统行业的技术痛点。

放眼参赛项目，同样呈现“多点开花”状况，2B和2C应用各占半壁江山，行业分布多元，不仅有智能助手、社区社交、生产力工具等AI原生应用，也涵盖医疗、教育、金融、法律等行业应用的重构与改造，并赋能科技研发。

如幻量科技就在做一件很酷的事：以大模型帮助材料学科研降本增效。在前端，其结合大模型的逻辑推理和信息聚合能力，搭建AI实验助手，缩小实验范围并加速工作流程，就像在一个地图内迅速找到最快的路线；

同时，自动调用后端机器学习、物理模拟仿真和自动化实验室技术进行验证，节省人力成本，让科研更高效。如今，公司已和三家企业POC，为客户节省研发成本13-17%，研发材料性能提升2%。

提及此次参加百度“文心杯”大赛，幻量科技CEO刘雨阳表示，传统的材料研发费时费力且成本高，幻量科技的初衷是想借助大模型工具去构建一个不需要掌握代码，就可以调用最先进的算法、实验的计算平台，以降低科研人员的负担：

“不止如此，百度文心一言这种大语言模型，也降低了我们使用软件和操作仪器的成本，可以通过语音指令直接带动到服务端，取代传统的操作页面。”刘雨阳如是说。

如今，幻量科技等40支团队正基于文心大模型构建AI原生应用，并获得百度在技术、团队、资源上的全方位扶持：与其他类型的创业大赛不同，文心杯不仅为获奖团队准备了丰厚的奖励，提供总值数千万元的投资，也为入营的参赛团进行AI大模型技术辅导赋能，提供专属接入文心大模型调参并优化自身产品的机会。

同时，各行业前沿数据的接入，也推动大模型的不断升级。Buysmart.ai为基于大模型+自研推荐技术的智能电商购物助手，其创始人陈历飞为93年生的卡耐基梅隆大学硕士。陈历飞认为，参与此次比赛，对参与者和大模型产业来说是多元赋能的局面：

“从创业角度来说，我们可以使用国内大模型并得到投资，同时，我们作为具体产业从业者，也能帮助文心大模型的迭代提供一些数据，实现双赢。”

大模型应用创业者，百花齐放

大模型在落地时，应该如何选择赛道？从此次大赛可以管窥，在当下，大模型具有赋能千行百业的能力。大赛中，超9成项目聚焦大模型应用层落地，除生产力工具、营销等大热赛道之外，创业者积极探索医疗、教育、金融、法律等行业应用的重构与改造，应用场景趋向多元化。

如在医药行业，可以基于大模型赋能，打造医药专业知识的搜索引擎，连接药企和医师；阅读行业，大模型对文档前置处理的技术拥有用武之地，可以实现文档智能，减少训练模型的成本；电商行业则利用大模型的强大语言理解能力，提供全新的导购体验，提高了购物的便捷性和满意度……

那么，具体而言，大模型时如何赋能千行百业的？

以定位为智能电商购物助手的Buysmart.ai为例，其基于大模型+自研推荐技术为用户提供购物意图理解、全网信息集合、决策、导购一站式方案，好比一个“智能李佳琦”：与用户进行多轮对话，并根据爬取的电商数据和自研的推荐算法为用户匹配合适的商品及购买链接，使消费者的购物体验更加轻松和愉快。

谈及在产品中在产品中AI/大模型的具体应用时，Buysmart.ai创始人陈历飞表示，大语言模型本身是一个工具，辅助AI能够胜任人类导购的一个角色——问出正确的问题、推出正确的商品。此次参赛中，Buysmart.ai的大模型换成了文心一言：“感觉使用起来是非常流畅的。”

在设计领域，大模型同样在悄然改变着行业。Nolibox是一个AI平面设计及创意生成平台，此次参与比赛，Nolibox致力于打造一个为电商营销作场景赋能的超级生产工具，主要有两个亮点，“高品质”与“普惠画”：基于文生图、文生文的能力，让产出的设计至少在物料上能够做到千人千面，能够做到几乎无限的生成。

在其中，AI、大模型发挥了重要作用。CEO徐作彪表示，在微观层面，大模型部分解决了设计领域物料不足或者物料比较昂贵、耗时长的问题，在宏观层面也能给设计师带来灵感：

“畅想未来，也许有越来越多的设计活动中的重复性工作会被大模型解决。我认为设计师如果一直不拥抱AIGC是很危险的一个事情，就像在打仗的时候，非要用冷兵器去对战热兵器或者核武器的话也可以，但结局可能会很惨。”徐作彪如是说。

“热兵器”在战力上的加持，零假设CEO顾飞深有感触。零假设基于专业自研“生成式AI医学内容引擎” ，通过学术内容生成产品、药代-医生互动工具，为药械企业提供全方位的医学内容支持。顾飞表示，在没有AI、大模型之前，医学领域产品的准确性和易用性，很多时候无法两全的：

“医学领域讲究准、新和全，对专业人员的要求是非常高的，专业的人，他会用论文搜索引擎、国外的数据库，这种很难用、不好用，但是它准确、专业性强。想要易用，可能问一句话，简单的几个操作，就能把想的东西找出来，然后同时还能有新的东西生成出来，在大模型之前做不到。”

如今，大模型的应用，在药企、医生之间架起了一道沟通的桥梁，也为医药公司提供更全面的医学信息支持。

多年前，美国麻省理工学院教授尼葛洛庞帝在《数字化生存》一书中预言：“计算不再只和计算机有关，它将决定我们的生存。”如今看来，预言正在成真。AI大模型等技术的飞速发展，与各行各业广泛渗透、融通，成为新工业革命的主要驱动力。

在此基础上，中国自己的大模型生态已然形成。

中国自己的大模型生态

一方水土养一方人，基于不同的地域、文化差异，在具体应用时，把国外模型原封不动地搬来使用难免水土不服，这时，成熟的、属于中国自己的大模型生态系统就至关重要。百度大模型的出现，很好地填补了这一空白：

据了解，百度在业内首次提出了行业大模型的落地思路，并已经拥有中国最大的产业应用规模。IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》显示，百度文心大模型在行业覆盖上获得唯一满分成绩，综合评分第一、算法模型评分第一、行业覆盖评分第一，在能源、金融、教育、医疗等领域已经实现广泛业务布局和落地场景探索。

过硬的技术实力，加上符合国人思维模式，成为了众多国内创业者选择百度的理由。Genie AICEO彭康伟表示，自己最初用的是GPT，后来换成了文心一言：

“无论是从安全角度，还是从中文兼容性的角度，都是文心会更好一些。而且用了GPT，你就得围绕着它去做很多的代码、架构的构建，切换是有成本的。”

无独有偶，零假设CEO顾飞表示，在最初，其接触的也是GPT——微软主动找上门、寻求药企合作伙伴。但在了解后，顾飞发现，GPT不太贴近于中国人的阐述方式，而百度大模型显然更了解国人思维模式。

同时，在考察各行各业大模型后，顾飞发现，很多都不愿意开放API——即允许不同的软件应用程序或服务之间进行数据交换和功能共享，以实现更广泛的互操作性。而百度愿意为入围demo开发环节的项目供大模型API和算力：

“我们认为百度愿意给入围者开放API，就是技术自信的一个体现。还有一些大模型可能是套壳，看起来好，但是实际上差异非常大。还有一些小模型，参数比较少，我们也试过在上面去拿数据训练，但是不太行。”

顾飞认为，在国内，百度有技术、资金与实力来做这样的事——从举办比赛到打造大模型生态：“百度是这个行业里面最有可能把这事做好的。和百度的合作是必然的，因为我们不可能从基础大模器开始做，所以我们必须要寻求基础设施上的合作，使用百度大模型的语言能力。”

而Buysmart.aiCEO徐作彪选择百度大模型，同样也是基于资源、技术优势。徐作彪表示，百度大模型是国内几乎唯一或少有的、纯粹的资源大模型：

“大多数国内的所谓资源大模型都是套壳、微调、改造来的，但百度自成一家，一直深耕这个领域，所以产生了差异化竞争优势。”

同时，据徐作彪介绍，百度大模型合规方面做得很好，符合目前国家对于生成式AI的要求，用得话比较放心。此外，除大模型外，百度也提供了一些更底层的服务——如百度智能云的算力、飞桨的框架：

“我们会用场景自研大模型、自研的AI生成平面设计的模型加上百度文心大模型做一个整合，去打造出一个好的产品去服务好某个细分场景的这个客户和用户。”

这也和百度创始人李彦宏的构想不谋而合：“未来，我认为中国会有自己的生态系统，拥有自己的大语言模型和基础模型。中国会出现至少一个、也可能是两个或三个基础大模型，可以支持人们开发各种AI原生应用。比如，百度的文心大模型就致力于成为AI开发者的默认基础模型之一。"

如今，随着大模型与各行各业的结合，梦想正在悄然变成事实——百度大模型为桨，深度应用为帆，这一届创业者，正在拥抱大模型生态的星辰大海。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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