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根據您提供的信息，報告是由騰訊研究院發布的。至于作者，報告中提到了多位專家和學者，包括中國工程院院士、原副院長鄔賀銓，中國工程院院士李伯虎，香港中文大學(深圳)教授、前海國際事務研究院院長鄭永年，中國廣告協會會長、國際廣告協會全球副主席張國華，中國互聯網投資基金管理有限公司總經理李筱強，Hugging Face 高級工程師王鐵震，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群 CEO 湯道生，騰訊集團副總裁蔣杰，以及騰訊研究院院長司曉。報告可能是由這些專家的集體智慧編寫的，或者由騰訊研究院的研究人員根據專家的意見和調研數據整理而成。

根據標記中的內容，作者給出了以下具體的建議：

1. 推動大模型融入各行各業：作者強調了將大模型融入千行百業的重要性，這是下一階段發展的重點。

2. 開展行業大模型研究：騰訊研究院自2023年8月啟動了對行業大模型的探索，通過訪談上百位專家，進行了體系化的研究，為業界提供了有益的借鑒。

3. 大模型上云落地：作者認為大模型上云可以加速形成新質生產力，推動數字經濟的提質換檔。

4. 避免技術性能片面追求或短期收益：在評估行業大模型的成功時，應避免片面追求技術性能或短期收益，而應評估其在降本提效、業務創新和體驗增強方面的價值。

5. 構建高質量數據飛輪：為了實現行業大模型的成功，作者提出構建一個高質量數據飛輪的模式，以促進模型的不斷優化和應用。

6. 多種方式組合的典型案例：在實際應用中，作者建議結合提示工程、檢索增強生成、精調、預訓練等多種方式，以優化行業大模型的性能。

這些建議旨在推動大模型技術在各個行業的應用，實現人工智能的可持續發展，并為社會創造更多價值。

報告的核心內容是關于人工智能大模型，特別是行業大模型的發展現狀、應用場景、實現方式以及未來趨勢的深入研究。報告指出，雖然人工智能大模型在技術上取得了顯著進步，但在具體行業的應用推進上卻遇到了挑戰，原因在于通用大模型難以滿足各行各業的特定需求。因此，行業大模型應運而生，它們通常是基于通用大模型調整而來，能夠更好地滿足企業提高模型專業性的需求，也是實現“人工智能+”國家戰略的最后一公里。

報告強調了行業大模型的特點，包括既有模型也含應用、大多生長于通用大模型之上，以及其本質是解決方案。同時，報告提出了評估行業大模型成功與否的三類價值：降本提效、業務創新和體驗增強，并提出了構建高質量數據飛輪的模式。

在實現方式方面，報告介紹了多種方法，包括提示工程、檢索增強生成、精調、預訓練以及多種方式組合的典型案例。商業案例和科研案例的介紹也展示了行業大模型在不同領域的應用成果。

報告的觀點認為，大模型技術的發展需要貼近實踐，通過深度研究推動創新探索和落地。同時，行業大模型的發展需要解決的關鍵問題在于知識密度，密度越高的行業或場景，受影響會越大。報告呼吁業界繼續深入討論，共同推進人工智能的可持續發展之路。

報告研究領域涉及人工智能中的大模型技術，以及其在不同行業中的應用。這些大模型以其參數規模大、泛化能力強、支持多模態等特點，正在引發智能革命。領域的發展歷程中，大模型技術已從基礎的通用大模型，逐步發展出針對特定行業需求的行業大模型。這些行業大模型基于通用大模型調整而來，旨在滿足各行各業的特定需求，是實現“人工智能+”的最后一公里。當前市場以基礎大模型為主，但缺少行業專業知識。因此，發展行業大模型成為下一階段的重要任務。

報告的主要結論是：隨著人工智能大模型技術的快速發展，其在工業、金融、廣電等行業數字化轉型和高質量發展中具有巨大潛力。然而，通用大模型在具體行業應用中存在一定的局限性，因此，發展行業大模型成為了下一階段的發展重點。行業大模型是基于通用大模型調整而來，能夠更好地滿足各行業提高模型專業性的需求，也是國家落地“人工智能 +”的最后一公里。報告還提出了行業大模型的成功評估標準，強調了高質量數據飛輪在實現行業大模型成功應用中的關鍵作用。

根據騰訊的行業大模型報告，大模型在各個行業的應用進展和速度各有不同。一些行業如金融、廣告等已經快速采用并實現了大模型的落地應用，而一些傳統行業則因具體問題解決不好，應用推進相對較慢。報告指出，決定大模型影響大小的核心因素是“知識密度”，密度越高的行業或場景，受影響會越大，比如教育行業、研發和設計環節等。

在人工智能大模型領域，主要的參與者包括騰訊研究院、Hugging Face、OpenAI 等公司和組織。騰訊研究院自 2023 年 8 月就啟動了行業大模型的探索，開展了覆蓋十余個行業、上百位專家的訪談，進行了體系化研究。Hugging Face 希望每個人都可以訪問生成式 AI 模型，包括各類企業和所有普通開發者。OpenAI 正在搭建人工智能的封閉系統。這些公司和組織在人工智能大模型領域起到了重要的推動作用。

該領域的發展主要受到以下因素的推動：

1. 人工智能大模型的技術創新和產業變革，特別是在工業、金融、廣電等行業的數字化轉型和高質量發展中，大模型作為新動能展現了其通識能力強、泛化能力強、支持多模態等特點。

2. 行業對大模型的內生需求，大模型能夠提高生產效率、提升產品質量、實現個性化定制、優化資源配置、促進綠色環保、實現人才結構優化等，加快推進中國工業的轉型升級，實現工業的數字轉型與智能化升級。

3. 大模型在具體行業中的應用推進，雖然存在一定的困難和挑戰，但是隨著行業大模型概念的厘清、應用進展、實現方式、安全治理、未來趨勢等方面的體系化研究，大模型在行業中的應用前景廣闊。

4. 算力、算法、數據、場景等關鍵要素的發展，特別是數據和場景的優勢，為高質量行業大模型的訓練和應用提供了基礎。

5. 政策推動和產業界的積極探索，如騰訊研究院自 2023 年 8 月啟動的行業大模型探索，開展了覆蓋十余個行業、上百位專家的訪談和研究，為業界提供了有益借鑒。

報告中提到了以下挑戰和風險：

1. 大模型存在“不可能三角”問題：即在大模型的三個關鍵特性——參數規模、泛化能力、支持多模態——之間存在難以同時滿足的矛盾。

2. 行業對大模型有內生需求：雖然大模型具有通用性，但行業特定的專業知識和技術需求使得通用大模型難以直接應用。

3. 行業大模型是落地“人工智能+”的最后一公里：如何將大模型有效地融入各個行業，解決實際問題，是當前面臨的主要挑戰。

4. 行業大模型的本質是解決方案：需要具備專業化、低成本、高可靠解決行業痛點問題的能力。

5. 安全與治理：隨著大模型能力的增強，確保其安全、可信、負責任地發展，成為當前 AI 發展的重要課題。

6. 數據和場景利用：如何更好地利用數據和場景，以實現大模型的商業落地和執行效率的提升。

7. 高質量數據飛輪的構建：評估三類價值——降本提效、業務創新和體驗增強，構建可持續的高質量數據生態系統。

該領域的主要用戶包括金融、工業、廣告、科研等行業的專業人士和企業。此外，還包括投資人和各類開發者。

報告對未來的趨勢有何預測？

根據騰訊研究院的行業大模型報告，未來的趨勢預測主要包括以下幾個方面：

1. 大模型融入各行各業：報告指出，如何將大模型融入千行百業，是下一階段的發展重點。隨著技術的進步，大模型將更加專業化，低成本，并具備高可靠性，以解決行業痛點問題。

2. 新質生產力的形成：大模型上云落地，將加速形成新質生產力，推動數字經濟的提質換檔。

3. 人工智能與實體經濟深度融合：報告強調，人工智能發展的根本目標是落地于行業、服務于人。未來，人工智能將更加貼近實際應用場景，與實體經濟深度融合。

4. 智力平替現象：隨著大模型技術的快速發展，人類的智力成果可以通過云端的方式，通過大模型提供給每個人。這可能會成為未來世界的常態，即一個人帶領AI團隊就能完成復雜的任務。

5. 行業大模型的“知識密度”：報告認為，決定大模型影響大小的核心因素在于“知識密度”。密度越高的行業或場景，受影響會越大，例如教育行業、研發和設計環節等。

6. 多模態支持：大模型支持多模態，能夠處理文本、圖像、視頻等多種類型的數據，解鎖新能力，并逐步替代傳統的智力勞動。

7. 高質量數據飛輪的構建：為了評估行業大模型的成功，報告提出構建一個高質量數據飛輪的模式，以實現降本提效、業務創新和體驗增強的價值。

這些預測和觀點為我們提供了對大模型技術未來發展的有益參考，期待與更多同仁共同努力，推動大模型深入各行各業，共同創造和見證一個人機共生時代的來臨。

在當前的技術發展趨勢中，有幾個值得關注的新技術和創新模式：

1. 人工智能大模型：如數據所述，人工智能大模型正在推動新一輪的技術創新和產業變革。這些模型具有參數規模大、泛化能力強、支持多模態等特點，能夠為各行各業帶來新的發展機遇。

2. 行業大模型：針對特定行業定制的大模型，能夠更好地滿足行業內的特定需求。這些模型通常基于通用大模型調整而來，是提高模型專業性的有效選擇。

3. 提示工程：這是一種新的AI訓練方法，通過給出簡單的提示或草圖，讓大模型生成更復雜的內容。這種方法在多種任務中展現出了強大的能力。

4. 檢索增強生成：這種方法通過結合檢索信息和生成模型，使得AI能夠更有效地生成文本或圖像。

5. 精調與預訓練：通過對模型進行精調或預訓練，可以使其更好地適應特定的任務或領域。

6. 高質量數據飛輪：構建一個高質量的數據循環機制，以不斷提升模型的性能和效果。

7. "人工智能+"戰略：將人工智能技術與各行各業相結合，推動產業的數字化轉型和高質量發展。

這些技術和模式都在不同程度上展現出了巨大的潛力和應用價值，值得進一步關注和研究。