Agent(代理)一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域,"Agent"...
2025-04-17 31 人工智能AI行业报告
AIGC的生成式技术特性,使其目前的应用过程仍存在一定的不确定性⸺训练成本高,业务关联度 低,输出内容时常不够稳定等,都成为企业在部署AIGC时的掣肘因素。IDC调研也表明,企业高层 普遍担心AIGC带来的运营成本不可预测、隐私/合规风险以及客户预期管理等有关的不可控局面。此 外,相关的技术栈、工具软件、数据集、技能方面的缺失都可能限制企业对AIGC的投入热情。因 此,大模型的安全可解释以及产品工具的易用性都非常重要,是坚定企业信心、加快企业场景落地 的关键问题。PaaS层“上通下达”至关重要:应用程序通过PaaS层接口调用基础大模型能力,灵活调整大 模型的阈值;PaaS对上触达丰富场景,对下约束对应模型的输入和输出,最终帮助应用程序管 控输出结果。 PaaS层实现大模型能力的标准化封装:平台工具的易用性和经济性对于平台能力的大规模推广 十分关键。技术厂商通过PaaS层对大模型能力进行产品化的封装,打造出简单易用的平台工 具,并进一步集成数据处理、预处理、特征工程等功能,加速AIGC的普及和推广。 AI PaaS层保障生态开发质量:大模型的生态开发质量会对AI的行业应用前景产生长期影响。稳 定安全的生态开发活动既可以将大模型推向行业纵深,也可以沉淀更多的业务数据和场景,以 此来反哺AI能力的迭代过程。
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