Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
大模型時代，騰訊用自己的方式，邁出了第一步。
6 月 19 日下午，騰訊云召開發(fā)布會。首次正式公布行業(yè)大模型研發(fā)進展，并發(fā)布面向 B 端客戶的騰訊云 MaaS（Model-as-a-service，模型即服務）服務解決方案。
值得注意的是，騰訊云并沒有像此前的谷歌、微軟，或者國內(nèi)的百度、阿里等大廠一樣，公布一個基礎的通用大模型。騰訊云 MaaS 的技術底座是一系列的行業(yè)大模型，包括金融、政府、文旅、傳媒、教育等。基于這些基礎模型，騰訊云的客戶只要加入自己的場景數(shù)據(jù)，就可以生成契合自身業(yè)務需要的「專屬模型」。
國內(nèi)通用大模型的研發(fā)進程受算力緊張、起步較晚等因素制約，客觀來說與 OpenAI 等全球領先的團隊相比還有一定差距。但大模型在國內(nèi)落地的需求卻已刻不容緩，為了解決落地問題，推出更有針對性的行業(yè)大模型，并利用數(shù)據(jù)精調(diào)來滿足業(yè)務需要，已經(jīng)成為國內(nèi)云服務商曲線解決當下困境的一種選擇。
這背后的邏輯是：重要的是解決具體場景的需求，只要產(chǎn)品的效果夠好，用戶并不會關注技術底座到底是通用大模型還是行業(yè)大模型。
顯然，騰訊云做出了相當務實的選擇。會上，高管們介紹了一系列騰訊云 MaaS 的應用案例，其中既有針對騰訊企業(yè)端 SaaS 產(chǎn)品的智能化升級，也有與央視等外部合作伙伴一起探索的應用案例。
01
騰訊云 MaaS：
行業(yè)大模型精選店
騰訊云 MaaS 全景圖
會上，騰訊首次公布騰訊云 MaaS 服務解決方案。
騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群 CEO 湯道生介紹，騰訊云 MaaS 是基于 TI 平臺打造的行業(yè)精選模型商店，覆蓋金融、文旅、政務、傳媒、教育等 10 大行業(yè)，提供超過 50 個解決方案。在這些能力模型的基礎上，客戶只需要加入自己獨有的場景數(shù)據(jù)，就可以快速生成自己的「專屬模型」。
比如，騰訊云已經(jīng)和國內(nèi)某頭部在線旅游公司，基于「文旅大模型」打造了機器人客服，后者可以自動判斷用戶意圖，并調(diào)用相應的 API，高質(zhì)量完成用戶咨詢及服務。
如果一個用戶問，「節(jié)假日有哪些比較經(jīng)濟的旅游景點推薦？」基于通用大模型的客服機器人，只能給出一些簡單的景點介紹和路線規(guī)劃。但是當使用大量有針對性的行業(yè)數(shù)據(jù)來做模型精調(diào)之后，客服機器人的回答就變得更加細致，能夠規(guī)劃出每天的交通、景點安排，給出經(jīng)濟實惠的定制化推薦方案。
除了提供基礎的行業(yè)模型，數(shù)據(jù)方面，騰訊云同時推出了基于騰訊云 TI 平臺的行業(yè)大模型精調(diào)解決方案。
精調(diào)行業(yè)大模型是為了幫助模型開發(fā)者與算法工程師，解決數(shù)據(jù)的處理問題，高效率、高品質(zhì)、低成本地創(chuàng)建和使用大模型。此外通過 TI 平臺以及模型的私有化部署、權限管控和數(shù)據(jù)加密等方式，騰訊云還希望幫助開發(fā)者和企業(yè)客戶解決數(shù)據(jù)安全和隱私方面的擔憂。
比如騰訊云與中央電視臺打造的「央視人工智能開放平臺」。開發(fā)過程中也面臨數(shù)據(jù)量龐大、形態(tài)復雜的問題，導致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標簽體系都無法達標。
為此，雙方重新構建了一套傳媒專屬的數(shù)據(jù)標簽體系，同時也研發(fā)了創(chuàng)新的「標簽權重引擎」，讓數(shù)據(jù)標簽顆粒度更細，并按照核心度排序。在這樣的數(shù)據(jù)標簽體系支撐下，視頻編輯用自然語言就能實現(xiàn)跨模態(tài)檢索。比如，輸入「居民消費力」，系統(tǒng)可自動提供商場、超市相關素材，再搭配智能剪輯，就能快速生成視頻。
最后是關于大模型持續(xù)運轉的燃料——算力。在大模型的訓練和使用過程中，需要大量異構算力的支持，對網(wǎng)絡速度與穩(wěn)定性要求也很高，加上 GPU 服務器比一般服務器穩(wěn)定性更低一些，服務器的運維、問題的排查更頻繁，整體運維的難度與工作量會高很多。
對此，騰訊云打造了面向模型訓練的新一代 HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群，搭載最新次代 GPU，結合多層加速的高性能存儲系統(tǒng)，加上高帶寬、低延遲的網(wǎng)絡傳輸，整體性能比過去提升了 3 倍。湯道生表示，HCC 獲得了很多客戶的高度認可，幾家 AI 獨角獸都與騰訊云展開了合作。
除了計算集群，騰訊云還公布了更適合 AI 運算的「軟能力」——向量數(shù)據(jù)庫，它能更高效地處理圖像、音頻和文本等非結構化數(shù)據(jù)，支持單索引 10 億級規(guī)模，比單機插件式檢索規(guī)模提升 10 倍，數(shù)據(jù)接入 AI 的效率，也比傳統(tǒng)方案提升 10 倍。
02
行業(yè)大模型加持，
騰訊三大 SaaS 產(chǎn)品升級
騰訊云的行業(yè)大模型解決方案發(fā)布較晚，但這段時間他們也沒有閑著。
會上，騰訊云介紹了一系列已經(jīng)落地到產(chǎn)品的大模型應用案例，其中大部分都是對騰訊已有的 SaaS 產(chǎn)品進行智能化升級，包括騰訊會議、騰訊企點智能客服、AI 代碼助手。
整體來看，騰訊智能化升級的核心是智能助手，不論是騰訊會議的智能助手，騰訊企點的智能客服，還是輔助生成代碼的 AI 助手，本質(zhì)上都是針對不同場景下的 AI 助手。
這種思路與微軟有相似之處。微軟在今年 5 月的 Build 大會上宣布，將把基于通用大模型打造的智能助手 Copilot 融入到自己的各個 ToB、ToC 產(chǎn)品服務體系，包括 Windows、GitHub、Bing 搜索、Azure 云等。
會議結束后，AI 助手對于會議的記錄提煉，也不只是簡單的轉寫，而是會分段落、分層次地總結出整場會議的主要內(nèi)容。通過將會議時間線劃分為不同段落，AI 助手能夠更方便用戶依據(jù)「章節(jié)」「發(fā)言者」「話題」快速定位到相關內(nèi)容。此前，會后智能錄制已經(jīng)在 5 月份小批量開放給會員和企業(yè)客戶試用，在此次大會上，騰訊也表示將正式向所有付費用戶開放智能錄制功能。
智能客服
在傳統(tǒng)的運營模式中，團隊經(jīng)常面臨兩大困擾：一個是官網(wǎng)用戶的運營分析復雜瑣碎，另一個就是官網(wǎng)的客服成本居高不下。針對這兩點，騰訊企點嘗試用企點智能分析和企點智能客服提供更加高效和精準的全流程管理服務。會上，騰訊企點以「騰訊云官網(wǎng)」為例，介紹了騰訊企點的全新產(chǎn)品，以及行業(yè)大模型將如何幫助運營團隊解決實際問題。
首先，依托于騰訊云行業(yè)大模型以及騰訊在分析領域的積累，企點分析 AI 助手擁有五大核心能力，分別是：數(shù)據(jù)的理解，指標的拆解，語言的查詢，AI 的推理，結論的提煉。
在五大能力的加持之下，銷售人員只要問一句「哪個產(chǎn)品賣的最好」，就可以實現(xiàn)準確的商業(yè)分析，不需要花費大量的時間，學習復雜的軟件、制作看板。運營人員還可以將 AI 助手生成的分析結果保存至官網(wǎng)購買專業(yè)分析看板中，后續(xù)運營人員就能夠在該面板中監(jiān)控官網(wǎng)的核心購買數(shù)據(jù)。更便捷的是，AI 分析助手還提供了「一鍵報告生成」功能，通過此功能運營人員可以立刻獲得官網(wǎng)購買頁專題分析的周報信息。
其次，在客戶感知力更強的客服領域，傳統(tǒng)的客服機器人往往會在幫助企業(yè)降本增效的同時損失部分用戶體驗，而新一代的騰訊企點智能客服，基于行業(yè)模型，結合客戶業(yè)務需求進行訓練與精調(diào)，可以提供更精準、更詳細的回答，甚至調(diào)用業(yè)務系統(tǒng)來提供實時數(shù)據(jù)。對比上一代智能客服的機械回答，用戶體驗有很大的提升。
代碼助手
騰訊云 AI 代碼助手是此次大會上推出的又一款基于騰訊云行業(yè)模型的新產(chǎn)品。據(jù)介紹，借助騰訊云新一代 AI 代碼助手，程序員可以在溝通、編碼、排錯、評審、調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)提升生產(chǎn)力。
AI 代碼助手在全環(huán)節(jié)的功能包括：
在溝通環(huán)節(jié)，可以通過上下文推理可以幫助程序開發(fā)者加快理解代碼邏輯；
在編碼環(huán)節(jié)，可以根據(jù)當前代碼類型對代碼進行補全，并反向生成注釋和單元測試；
在排錯環(huán)節(jié)，可以定位錯誤問題并生成修改建議；
在評審環(huán)節(jié)，針對開發(fā)者提交的變更列表，可以幫助開發(fā)者生成評審建議和提交信息；
在調(diào)優(yōu)環(huán)節(jié)，可以通過自然語言指令快速修改代碼，實現(xiàn)效果調(diào)優(yōu)。
騰訊 AI 代碼助手支持 C/C + +、 JavaScript、Go、Python 等多種變現(xiàn)語言和常用開放的框架，以及 VS Code 等主流 IDE。同時基于正負反饋，AI 代碼助手可以持續(xù)進行訓練調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)工具的持續(xù)改進。目前，騰訊 AI 代碼助手已經(jīng)在騰訊內(nèi)部團隊展開試點，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，AI 代碼助手對開發(fā)者提高效率有接近 50% 的提升。
其他第三方應用案例
除了騰訊自身的 B 端產(chǎn)品，騰訊云還在會上公布了一些與第三方合作的案例。
1、文旅：智能客服大模型應用
在文旅領域，一家線上旅游 OTA 公司。其傳統(tǒng)智能客服需要人工進行對話配置，知識維護量大、耗時長，且涉及訂單等復雜業(yè)務場景，在無配置的情況下，無法通過機器人閉環(huán)解決問題。精調(diào)后的客戶專屬模型，無需配置對話流程，即可實現(xiàn)端到端解決業(yè)務問題。提升任務完成率，降低整體成本。
2、金融：OCR 大模型及智能客服場景
在金融領域，騰訊與客戶探索了 OCR 大模型在銀行單據(jù)處理場景中的應用。傳統(tǒng)的 OCR 深度學習模型不具備閱讀理解和推理能力、模型指標上限低，不同場景下模型能力無法復制，定制成本高。騰訊云聯(lián)合一家頭部銀行，基于 OCR 大模型，上線了 4 類票據(jù)的自動化識別流程，信息錄入準確率提升 50%。
3、政務：政務咨詢場景
政務領域，騰訊云與福建大數(shù)據(jù)集團合作，基于大語言模型能力打造了首個智慧政務平臺。其構建的小閩助手是福建政務領域首個互動式大模型應用，可以為市民提供 7X24 智能咨詢服務，譬如辦事指南、政策咨詢、數(shù)據(jù)查詢等。
4、教育：教育行業(yè)大模型
上海大學結合自身場景數(shù)據(jù)，通過騰訊云 TI 平臺進行精調(diào)，構建了專屬的教育行業(yè)大模型，計劃覆蓋包括在校生、畢業(yè)生全生命周期，提供咨詢和問答內(nèi)容，首個場景聚焦招生專業(yè)咨詢和規(guī)章制度咨詢。其他使用場景還包括教學助手、大模型人才培養(yǎng)、招生助手、作業(yè)批改。
5、傳媒：媒資管理場景
央視多年積累了海量的音視頻、圖片、文稿等信息資源，但過去由于缺少智能的技術手段，人工編輯整理的投入成本大，但檢索效率低，難以滿足媒體采編存管播發(fā)全流程的時效性、高質(zhì)量需求。對此，基于行業(yè)大模型能力，騰訊云幫助央視加強智能標簽的理解、泛化能力，同時提升媒資檢索能力，支持使用自然語言描述的方式精準檢索視頻、圖片素材，跨越了模態(tài)屏障。
03
國內(nèi) MaaS 混戰(zhàn)開啟，
騰訊云要怎么做？
隨著騰訊云正式宣布入局大模型，國內(nèi)云服務市場排名靠前的幾家，包括阿里云、華為云、騰訊云、百度云等都已加入這場大模型混戰(zhàn)，國內(nèi) MaaS 的競爭已經(jīng)拉開序幕。
在海外市場，大模型的到來在很短時間內(nèi)就對云服務市場的格局產(chǎn)生了沖擊，快速增長的微軟云正在挑戰(zhàn)亞馬遜的霸主地位。而在國內(nèi)尚沒有明顯的大模型領先者，各家云廠商在入局后，需要找到自己在這場競賽中的定位。
今天大模型落地痛點，簡單用一句話總結，就是行業(yè)需要更好用的模型，能用更低的成本部署，得到更好的效果。而騰訊的優(yōu)勢主要是其過去積累的龐大的業(yè)務數(shù)據(jù)和算力基礎設施，今天騰訊云的解決方案，就是基于這些過去的積累，解決大模型應用落地的痛點。
首先，騰訊旗下有多個不同的業(yè)務板塊，多年來在金融、傳媒、文旅、工業(yè)等不同領域積累了大量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗。以此為養(yǎng)料，騰訊云才能構建起一系列針對不同行業(yè)的行業(yè)大模型，同時針對一些特定的任務進行優(yōu)化，比如對客服等場景中的「對話問答」、「相似問生成」等，從而確保使用時僅需少了數(shù)據(jù)就可以達到較好的精調(diào)效果。
此外，大模型訓練的基礎是算力。騰訊云在大模型算力方面擁有領先優(yōu)勢。早在今年 4 月，騰訊云便發(fā)布了面向大模型訓練的新一代 HCC 高性能計算集群，采用最新一代騰訊云星海自研服務器，結合多層加速的高性能存儲系統(tǒng)，具備 3.2Tbps 業(yè)界最高互聯(lián)帶寬，算力性能提升 3 倍。
騰訊還有自己的升級框架加速能力太極 Angel，可以提供更優(yōu)的訓練和推理加速能力。在傳統(tǒng) CV、NLP 算法模型的基礎上，新增了對大模型的訓練和推理加速能力，通過異步調(diào)度優(yōu)化、顯存優(yōu)化、計算優(yōu)化等方式，相比行業(yè)常用方案性能提升超過 30%。
針對成本高、落地難的問題，騰訊云 TI 平臺實現(xiàn)針對行業(yè)場景的低成本落地。在少量算力的基礎上，提升特定任務的效果，比如智能客服場景，訓練性能可提升 10 倍，訓練成本下降 90%。
除了針對 B 端客戶的解決方案，騰訊云也在嘗試建立行業(yè)大模型的標準體系。騰訊云在會上公布，正在聯(lián)合中國信通院，共同構建行業(yè)大模型的標準體系及能力架構，包括 1 套 ILMOps 方法論、60 多項能力建設指標。這個標準體系覆蓋多個行業(yè)，涵蓋模型行業(yè)能力、模型工程化性能、模型算力網(wǎng)絡、模型安全可靠等方面。
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