<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>阿里 on 科技刺猬</title><link>https://kejiciwei.com/tags/%E9%98%BF%E9%87%8C/</link><description>Recent content in 阿里 on 科技刺猬</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 10 Apr 2023 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://kejiciwei.com/tags/%E9%98%BF%E9%87%8C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>阿里通义千问发布：大模型军备竞赛又添一员</title><link>https://kejiciwei.com/tongyi-qianwen/</link><pubDate>Mon, 10 Apr 2023 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://kejiciwei.com/tongyi-qianwen/</guid><description>&lt;p>4 月 7 日，阿里在云峰会上发布了通义千问大模型，并宣布面向企业与开发者开放内测。距离文心一言发布不到一个月，国内大模型的赛道上又站上了一位重量级玩家。&lt;/p>
&lt;p>通义千问的打法和文心一言不太一样。阿里没有先讲它能写诗、能聊天，而是先讲落地：钉钉、天猫精灵等自家产品会率先接入，之后阿里所有的产品都会接入通义千问；同时它也面向企业和开发者开放，意思是企业可以基于它做自己的行业应用。这个顺序透露了一个判断：大模型的竞争，第一阶段看技术，第二阶段看谁能先长进真实业务里。&lt;/p>
&lt;p>从发布演示看，通义千问覆盖的能力比较全：多轮对话、文案创作、代码生成、会议纪要、邮件起草，基本是通用大模型的标准套餐。阿里的优势在于云和生态——有算力、有企业客户、有现成的应用场景，模型不愁没地方用。短板也很直观：作为后来者，它需要在实际体验上证明自己不比先行者差，而内测阶段的口碑会直接决定第一批企业客户的态度。&lt;/p>
&lt;p>把时间线拉长一点看，这场竞赛的节奏正在加快。3 月份 GPT-4 发布、文心一言内测，4 月份通义千问跟进，几乎每周都有新动态。对普通用户来说，最直接的影响是选择变多了：写东西、做总结、搭应用，不再只有一两个选项。对企业来说，变化更大——以前评估 AI 供应商是选型题，现在变成了站队题：选哪家模型、怎么接进自己的业务，成了今年 IT 规划里绕不开的一页。&lt;/p>
&lt;p>给普通用户的建议很简单：先别急着为某个模型下结论。内测阶段的产品变化很快，今天的短板可能下个版本就补上了。更值得关注的是它会接入哪些你每天用的产品：当 AI 直接长进钉钉文档、邮箱、智能音箱里的时候，使用门槛会比单独打开一个聊天框低得多。&lt;/p>
&lt;p>发布会上演示了什么，也值得细看。通义千问现场展示了多轮对话、文案创作、代码生成、会议纪要和邮件起草，覆盖的是办公和开发两大场景。阿里云智能总裁张勇在会上放出的话更值得注意：阿里未来所有的产品都会接入通义千问，钉钉、天猫精灵先行。这句话的分量在于，它把大模型从一个&amp;quot;产品&amp;quot;升级成了&amp;quot;基础设施&amp;quot;——以后阿里系产品的 AI 能力，都会从这一个模型里长出来。&lt;/p>
&lt;p>阿里云的算盘其实不难算。阿里做云出身，最不缺的是算力和企业客户。模型先面向企业和开发者开放内测，意思是先让最有付费意愿、最能把模型用进业务的人进来：企业可以拿它做客服、做知识库、做行业应用，开发者可以基于它开发自己的产品。这条路和直接面向消费者的打法不同，见效慢一些，但一旦跑通，黏性会更强。&lt;/p>
&lt;p>和文心一言的打法差异也在这里。文心一言先讲中文能力、先生态里的 C 端体验，百度的搜索、地图、网盘都是现成的用户入口；通义千问先讲企业和开发者，阿里云的客户就是它的第一批用户。两条路没有高下之分，只是起手式不同。最终比的还是同一件事：模型本身够不够好，以及谁能先把模型变成用户每天离不开的功能。&lt;/p>
&lt;p>对开发者和中小企业来说，现在值得做的事是先去申请内测名额，用真实业务场景跑一跑：客服问答、文档整理、代码辅助，看看它在你的场景里到底能省多少人力。别只看发布会演示，演示都是挑过的；也别因为它是内测版就轻视它，模型迭代的速度比我们想象得快。&lt;/p>
&lt;p>具体怎么试，给三个方向。第一是客服和知识库：把公司的产品文档、常见问题喂给它，看它能不能准确回答客户咨询，回答不上的时候会不会老实承认，而不是编造。第二是内容生产：让它按你的品牌语气写推文、商品描述、活动文案，对比一下人工成本和产出质量。第三是开发辅助：让它解释一段祖传代码、生成单元测试、排查报错信息，看看能不能融入团队现有的开发流程。跑完这三个场景，你对它在自己业务里的价值基本就有数了。&lt;/p>
&lt;p>还有一个值得留意的点：阿里云的客户基础意味着，通义千问很可能先在企业服务场景里跑出规模——钉钉里的智能助手、电商后台的文案工具、云上产品的智能客服，这些都是离钱最近的地方。消费级市场的热闹固然好看，但企业级市场的单子，才是决定一家大模型厂商能不能持续投入的关键。&lt;/p>
&lt;p>和 &lt;a href="https://kejiciwei.com/ernie-bot-preview/">文心一言内测时的讨论&lt;/a>一样，通义千问的出现说明了一件事：中文大模型已经不是某一家公司的独角戏。接下来拼的，是谁的生态更完整、谁的落地更快。好戏还在后头。&lt;/p></description></item></channel></rss>