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据王海峰介绍,在检索增强方面,百度研发了“理解-检索-生成”协同优化的检索增强技术,提升了大模型技术及应用效果;面向不同应用场景的生图需求,进一步研发了检索增强的文生图技术,既可以生成精确的图片,也可以进行泛化生图。
随着人工智能技术加速进步,AI在千行百业的应用也越来越深入。例如,在教育科普领域,中国科学技术馆与百度达成战略合作,双方将利用人工智能技术为科普教育注入新活力,赋能智慧科技场馆建设。中国科学技术馆馆长郭哲与王海峰还在现场发布了“科技馆智能体”,助力科普服务触手可及;在体育领域,大模型等人工智能技术辅助国家队备战训练,为运动员夺金争银提供科技支撑。智能跳水辅助训练系统采用云、边、端一体化技术,全自动识别、跟踪、采集、分析每一个跳水动作。基于文心大模型,系统还可以对动作实时打分、精准量化分析,制定训练计划,对运动员身体数据进行科学评估和全面管理。
人类社会中,一个人掌握的知识和技能终归是有限的。为了完成更加复杂的任务或项目,需要团队协作。同样,智能体为了完成复杂任务,也需要多智能体的协作,比如,中心化、去中心化和流水线等模式。多智能体的协作可以有效增强智能系统的整体效能,提升解决复杂问题的能力。
首先,基于大模型对用户的需求进行分析理解,自动规划精确或泛化方案,比如对哪些实体进行增强;接着在增强阶段,对需要增强的实体,检索并选择相应的参考图。最后在生成阶段,自研了多模可控生图大模型,一方面,通过局部注意力计算,在保持实体特征不变的情况下,实现了图像的高泛化生成,比如根据牛顿的肖像,生成绘本风格的牛顿;另一方面,通过整体注意力计算,进行高精确的图像生成,比如生成图中的汽车跟原图片保持完全一致。在实际应用中,这个方法也支持用户上传参考图,应用户期望进行生成。
王海峰分享了多智能体在代码场景里的应用——秒哒和文心快码。秒哒采用了智能体的中心化模式,其中的代码智能体通过场景知识的增强,提升了复杂代码生成的质量与稳定性,高效实现用户需要的功能。智能代码助手文心快码升级至3.0版本,现场王海峰进一步演示了文心快码完成系统的功能开发、代码测试和问题修复等能力。在开发全流程中,多个智能体流水线协同,大幅提升了程序员的工作质量和效率。
早在去年10月,百度就发布了智能体机制,并研制了系统2。其核心是思考模型,包括理解、规划、反思和进化,能够做到可靠执行,自我进化,并在一定程度上将思考过程白盒化,从而让机器像人一样思考和行动,自主完成复杂任务,同时在环境中持续学习、自主进化。
据了解,面向产业需求,百度打造了文心大模型矩阵,包括ERNIE4.0 Turbo等旗舰大模型、ERNIE Speed等轻量模型,以及基于基础模型生产的系列思考模型和场景模型,满足不同应用的需要。而在这背后,文心大模型和飞桨深度学习平台联合优化,持续创新,提升了模型效果、训练效率和推理性能,支撑了文心大模型的广泛应用。王海峰现场披露,飞桨文心开发者数量已达1808万,服务了43万家企业,创建了101万个模型。
当下科学技术的发展和广泛应用,离不开人才。科技是第一生产力,人才是第一资源。现场,百度公布了人工智能人才培养的最新数据:已为社会培养了592万AI人才。
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