腾讯研究院的《向AI而行 共筑新质生产力——行业大模型调研报告》深入探讨了人工智能大模型在不同行业中的应用现状、发展趋势、实现方式、安全治理及未来展望。以下是对报告内容的归纳总结：
**发展背景：**
– 人工智能大模型技术正在引领技术创新和产业变革，对工业、金融、广电等行业的数字化转型具有重要意义。
– 大模型具备参数规模大、泛化能力强、支持多模态等特点，但存在“不可能三角”问题，即专业性、泛化性和经济性难以兼得。
**行业大模型的必要性：**
– 行业对大模型有内生需求，需要将数据转化为竞争力，并保障安全可控。
– 行业大模型是实现“人工智能+”落地的关键，能够弥合技术与需求间的差距。
**行业大模型的特点：**
– 行业大模型结合了模型和应用，通常在通用大模型基础上构建，以提供专业能力。
– 它们是解决方案的本质，需要定制服务与支持。
**应用进展：**
– 不同行业在大模型技术的应用上进度不一，主要分为探索孵化期、试验加速期、采纳成长期和落地成熟期。
– 大模型在垂直场景的应用呈现“微笑曲线”特征，即研发/设计和市场/销售环节应用较快，生产/运营环节较慢。
**实现方式：**
– 包括提示工程、检索增强生成、精调、预训练等技术手段，这些方式通常组合使用以实现最佳效果。
**安全与治理：**
– 行业大模型的治理需要遵循可信可控、数据安全与知识产权保护、顶层设计与行业协同等原则。
– 价值对齐、全生命周期的安全保障机制、AI沙盒、合成数据等是确保行业大模型安全、可靠、可控的关键措施。
**未来展望：**
– “人工智能+”将促进行业大模型应用提速，多模态大模型为数实融合打开新空间。
– AIAgent有望为各行业注入新生产力，行业大模型预计将出现更多端侧形态。
– 云智能一体支持将加速行业大模型的落地。
报告强调，行业大模型的发展不仅是技术问题，还涉及法律、伦理和治理等多重因素。随着技术的进步和政策的支持，行业大模型有望在未来实现更广泛的应用，并推动社会和经济的高质量发展。
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