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2025-03-29 5 人工智能AI行业报告
大语言模型(LLM)是建立在大量数据集上 预训练的巨大模型,包括如下关键要素:海量算力与数据支撑的大参数。“涌现”智能能力,拥有解决它从未或 极少见过的问题的能力。预训练,仅需要少量数据的微调甚至无 需微调,就能够解决多种通用型任务。知识更新与自主学习能力,目前大语言模型仍然为静态数据驱动的学习范式,无法实现新知识的快 速学习与迭代,尤其是涉及到时效数据与专有数据的场景下存在障碍,OpenAI正在通过Plugins生 态来突破这一局限。垂直领域泛化能力,通用任务的卓越能力已经显现,但是进入垂直细分领域与知识体系下,大模型 的性能与泛化能力仍然需要增强,行业大模型训练是当前挑战的破局之道之一。长期记忆能力,目前正在通过增大上下文容量、数据向量化,以及AI agent等多种方式探索突破。未来组织能力围绕人工智能发展,既包括创造人工智能,也 包括应用人工智能,前者是少数,主要在于提升人工智能专 业与高级人才密度,并通过组织协同设计,系统化地提升人 工智能科研与工程化水平。
后者是多数,也就是大部分人工智能企业更需要考虑的是, 人工智能应用,尤其是生成式人工智能全面铺开的过程中, 对于组织架构、组织中关键角色与职能、以及对于员工的潜 在影响等。 对于个体而言,普遍关注“人工智能会/不会替代什么职 业”,甚至引发了对于某些职业发展方向的焦虑,一方面, 积极的员工与个体正在迅速拥抱人工智能,在工作的过程中 应用生成式人工智能提升工作效率,可能正在出现人工智能 赋能于员工优先于组织的情况;另一方面,大众员工可能出 现观望、等待甚至无所适从,“无用”内卷的状况,。 这就需求企业对于组织角色与员工发展进行整体规划,不同 职能与角色人与人工智能的协同边界如何确定,组织中关键 角色与员工的技能与“AI商”升级如何系统化通过培训等手 段推动,都是企业系统化提升组织能力与竞争力的关键举措。
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