解锁大模型落地之道，你最 Pick 哪一个？
大模型技术的实际应用成为了越来越多行业共同关注和探讨的重要话题。随着大模型技术的不断发展和成熟，人们开始深刻认识到其在解决实际问题和推动创新方面的潜力。从自然语言处理到图像识别，从智能推荐到智能决策，大模型技术正逐渐拓展其影响力和应用范围。
为了加速推动全球大模型相关技术创新发展及工程化应用落地，助力数字经济发展。InfoQ 大模型技术应用创新大赛，围绕大模型的技术创新与应用开展讨论，期望发掘更多能够解决产业数字化转型过程中实际问题的创新解决方案，共同推动大模型等技术在不同行业的落地实践。
目前，大赛正在火热进行中！六大赛道报名总人数超 200 人，其中个人开发者占比 50%、企业开发者占比 33%、学生占比 16%。这些参赛选手的作品方向是什么？有哪些技术上的创新突破？针对这些问题，InfoQ 与参赛选手做了初步探讨，在探讨中发现了一些创新性、落地性都很高的参赛作品，看看你最 Pick 哪个？
大模型时代，算力、算法、数据构成了新范式的“三驾马车”，其中，数据更可视为决定大模型质量和商业化落地的核心要素。作为一个业务流程规范、数据和知识沉淀完备的行业，金融业天然具有应用大模型的基础优势。在金融服务和业务中，利用大规模的数据、深度学习和自然语言处理等技术，开发和应用庞大、复杂的模型，以解决各种金融问题、优化业务流程，提高决策效率和用户体验。
在本届大赛金融赛道的报名团队中涌现出了一支将大模型技术赋能于保险销售领域的创新团队，他们的作品在引导用户走进保险话题、解读保险产品、分析用户保险需求等方面有着独特的亮点。同时，该智能顾问既能主动联系用户，提供个性化的保险建议，也能被动回答用户的保险疑问，为用户提供全方位的保险服务。这一创新方案凭借着大模型的语义理解、信息抽取和销售阶段规划等关键技术，能为企业提供一套高效的销售场景解决方案。
此外，在被问到作品未来落地的商业价值时，该团队表示，“有销售业务的企业可以使用这套方案并结合大模型技术实现降本增效，从而让越来越多企业认可大模型的价值并在更多的业务中探索如何应用大模型技术，对大模型商业化有很大的促进作用。”
在技术创新赛道中，已经出现了成熟的大模型作品并实现了落地。该团队研发的是聚焦在法律领域的私域大模型，主要技术原理是通过具备向量能力的数据库 Hubble 支撑了证监会全部法规（不含更新数据），并做迁移学习。通过 AI-PaaS 平台采集相关数据，进行数据标注及数据处理，基于迁移学习对大语言模型进行微调，同时利用 Hubble-vector 的向量存储及查询能力，使模型语境更适用于当前私域数据场景，并且做到答案可精确溯源，最后通过模型管理进行服务的发布供用户使用。在生成时可以引用原有法条做准确严谨回答，对比通用大模型，更适合机构私有数据。
团队在介绍作品时表示，“相比于传统的通用 AI 模型，私域大模型更加专业化和定制化，能够更好地适应行业场景的需求，提供更准确、高效的解决方案，这无疑对行业场景的深入落地产生积极的影响。”
大模型在语音识别方面具有显著的优势，大型模型凭借数以亿计的参数，使其能够更好地捕捉语音信号中的复杂模式和特征。这些模型可以学习不同的声音频率、韵律、音素、语速等变化，从而提高了对各种说话人和语音情境的适应能力。在产品经理赛道，就有选手带来了 AI 驱动的视频、播客转文字、字幕的工具。该作品可以将视频转换为翻译文本、字幕和笔记，无论是 YouTube、播客还是本地音频和视频文件，都能轻松将其转换为文本并提炼精华。同时，该作品还支持多语言，可以在中文、英文、日文和 90 多种语言之间进行转录和翻译。
在教育赛道中，我们看到了新的探索和创新思路。一支来自专注高校信息化的企业团队正在调研大模型与智慧校园的结合应用。他们的参赛作品最大的特点就是探索如何在较小模型的基础上实现为全体师生答疑解惑，这里最大的难点在于较小模型的二次训练。此外，团队表示，针对高校场景需要解决的问题还有很多，例如，二次训练的知识遗忘、高校的数据安全以及与应用厂商的协同推进问题等。目前在大模型的探索中既有机遇也有挑战，希望做出成果实现大模型在教育领域的落地。
以上这些作品，你最看好哪一个？欢迎在评论区留言～
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