大模型搜广推，“新瓶装旧酒"还是“范式的革新”?

“需要高度自动化和推理能力的问题，可以利用大模型的优势来解决。”

原标题：大模型搜广推，“新瓶装旧酒"还是“范式的革新”?
文章来源：AI前线
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AICon 2024 北京站：大模型应用架构的探索与实践

AICon 全球人工智能开发与应用大会 2024 北京站的“大模型应用架构的探索与实践”专题圆桌交流，探讨了大模型技术在应用架构中的创新与实践，以及其在互联网传统应用（如搜索、广告、推荐系统等）中的结合是否构成范式革新，以及落地过程中面临的挑战和解决方案。

1. 大模型应用：范式革新还是新瓶装旧酒？

对于大模型是否带来范式革新，与会专家观点存在差异。百度资深工程师施刘远认为，大模型带来了增量信息，但推荐过程仍基于原有流程，尚未形成全新范式。而京东算法总监张泽华则认为，生成式 AI 带来了新的 scaling law 增长曲线，实现了超过两位数的增长，是范式革新。张泽华强调，这种革新更多体现在“知识的理解”方面，而非单纯的算法或模型结构变化。

2. 大模型在大型企业落地的挑战与应对

枫清科技 AI 负责人张红兵指出，大模型在企业落地面临三大挑战：数据形态多样性，需要以数据为中心进行处理；需要结合业务痛点找到高价值场景，并构建应用支撑中心；以及对效果的高要求，需要解决大模型的幻觉和不可解释性问题。他建议结合图技术增强模型能力。

3. 可穿戴设备与大模型结合的架构变化

火山引擎边缘智能技术负责人谢皓探讨了可穿戴设备与大模型结合的应用架构变化。由于可穿戴设备交互能力弱、硬件限制，模型通常在云端运行或依赖手机算力。这需要提升 RTC、ASR 和 TTS 能力，并考虑云端和端侧协同工作模式，以及隐私保护问题。

4. 值得升级的传统任务和算法

专家们认为，许多传统任务和算法值得用大模型技术重新改变。张泽华以广告业务为例，指出预算分配、序列建模、广告创意生成和出价策略等方面都可以利用大模型进行优化。张红兵则分享了在制造业中利用大模型构建 HR 问答系统，逐步推进更多场景落地的经验。谢皓提到，大模型的泛化能力可以解决传统计算机视觉应用中数据碎片化的问题，但仍需进一步提升特定领域的精度。

5. 大模型时代算法工程师的角色转变

与会专家普遍认为，大模型不会取代算法工程师，而是帮助他们更高效地工作。生成式 AI 会使意图识别等任务更加高效精准，但这些任务本身仍然存在并需要解决。算力成本的下降也使得大模型技术更容易普及，关注点应该放在大模型带来的价值创造上，而非单纯的算力成本。

6. 大模型对传统搜广推漏斗结构的影响

关于大模型是否能突破传统的搜广推漏斗结构，专家们认为，目前的研究更多是将原有流程中的模型替换为新的生成式模型，而非彻底改变流程。 虽然大模型可以更有效地理解信息，但“开放环境问题”和数据受限仍然是挑战。

总而言之，大模型技术正在深刻地改变着各个行业的应用架构，带来新的机遇和挑战。企业需要关注如何有效地结合自身业务场景，解决数据、效果和成本等问题，才能充分发挥大模型的潜力。

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