Datawhale干货
发布：阿里巴巴，来源：新智元
【导读】通义千问一出世，阿里版GPT全家桶立马来了。草图秒变程序，开会还能摸鱼，会议记录邮件文案全整活！这只是开始，工作和生活将全面进入智能原生时代。
疯狂3月的那一天，一切还历历在目。
微软突然在发布会上放出大招，用Microsoft 365 Copilot掀起了办公软件革命。
而今天，阿里也放出一枚重磅炸弹——阿里版的Copilot也要来了！
并且比微软更彻底的是，阿里全系产品也都将会接入大模型，几乎涵盖了所有衣食住行外加消费娱乐的场景。
所以，动动嘴就让AI帮我购物、点外卖、买电影票的日子，真的要来了？
阿里版Copilot全面来袭，打工人狂喜
这么一个给力的大模型，接入我们的生产力工具钉钉，会得到什么？
那当然就是——我们自己的Office Copilot！
话不多说，咱们直接看图。
文案、策划、邮件，一键搞定
当代打工人，什么最头疼？答案之一，当然就是写文案了。
老板忽然说要团建，让紧急出个活动策划，大脑一片空白的你，怎么办？
诶，接入通义千问的钉钉，这不就来了么。
在框里输入你的需求，它唰唰唰就给你生成个团队outing计划书，稍微一改就可以直接发给老板了。
光有文字太干巴，可以加点视觉效果吗？
没问题，阳光沙滩躺椅棕榈树，度假照片秒速生成，让你的文案瞬间鲜活。
不用写代码，草稿秒变小程序
OpenAI发布GPT-4那天，创始人之一的Greg Brockman现场做了个演示：只需画一个草图，GPT-4就能按照这个布局生成代码。瞬间惊艳了众人。
可惜直到现在，这个神奇功能还没人能用上。
这次，钉钉来还愿了。
上传一张功能草图，一行代码都不用写，分分钟就生成了一个订餐小程序。
就是说，往后只要脑洞够大，编程小白也能开发应用、开始搞钱、走上人生巅峰了？
聊天记录不用翻，摘要自动生成
互联网大厂的打工人，都习惯了多线作业。任务哐哐砸来的时候，是个人都会晕头转向。
比如，领导交代了个新任务，把你拉进一个群，一摊子事儿就来了。
几百条消息，怎么看得过来？废话沟通内容太多，结论又是什么？
没关系，现在有了钉钉，每当你进入一个新群聊，钉钉都会根据历史消息，自动生成聊天摘要。
事事可跟踪，再也不用手动爬楼梯。
根据聊天记录，群里还能一键生成待办事项，清晰明了，所有人可见，办公效率提升百倍。
会上开小差？不怕，AI替你记了
打工不易，线上开个会，难免开个小差。
灵魂正出窍时，忽然被老板cue到，可咋办？
不用慌，接入大模型后的钉钉视频会议，直接可以生成实时字幕，谁在说，说了什么，都一目了然。
刚入会的你还一脸懵圈呢，一看右边的智能摘要，立马就能get之前讨论的重点，妥妥的高效办公利器。
视频会议结束后，重点摘要、待办事项、相关链接都火速生成。
（AI你为何如此刁钻，想摸鱼都没借口了。🤣）
而且，在不久的未来，如果你要出差，买票、订酒店、导航，通义千问都能一键搞定。
AI版十万个为什么，有问必答
如此万能的通义千问，当然不止是办公助手，它也会是你给力的生活管家。
现在，接入通义千问的天猫精灵，已经成了第一个由大模型接管的对话式智能交互系统。
它可以随时随地陪你开脑洞，比如咱们忽然就想知道：「我想写一个奥特曼和高分子蛋白的故事，你觉得他们有关系么？」
天猫精灵这样回答：从科学角度来说，奥特曼和高分子蛋白并没有直接的关系。不过，如果你有创意和想象力，你可以将奥特曼和高分子蛋白作为故事的元素，通过奥特曼的能力和高分子蛋白的特性展开一个新的故事情节……
各种刁钻问题，对它都是小case，再来十万个为什么，那都不是事儿。
跑步时，你可以让它为你生成固定时间长度的歌单，要求还能具体到「歌单的50%要穿插皇后乐队风格的歌曲」。
心情不好，它会随时在侧安慰。
面对下厨房的迷惘时，张口一问，菜谱和教学视频分分钟就出来了。
剁手买买买，连手都不用了？
而当购物场景接入通义千问，它能提供建议，还能针对性地给出商品推荐，让你的买买买更丝滑。
问通义千问第一次化妆应该准备什么？在提供建议后，通义千问会给出化妆镜、粉底刷等分类推荐。
更贴心的是，它还能给出活动策划，不用你自己绞尽脑汁去想了。
你可以直接问它：「爷爷下个月就要过80大寿了，我现在要开始为生日宴会做准备了，请给我一些策划思路。」
可以想象，在不久的未来，办公、居家、购物、打车、订酒店这些千姿百态的生活场景，通义千问大模型都会深层接入。
就在刚刚，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在北京云峰会现场，宣布了这一重磅消息。
目前，钉钉、天猫精灵已经率先接入了测试，在评估认证后，新功能将正式发布。
为企业打造专属大模型
不过，阿里的终极目标可不只是在这些「第一方」应用上圈地自萌，而是如何帮助其他企业，研发他们自己专属的AI应用或者大模型。
那么具体来说，大模型是如何在切实的应用场景落地，又是怎样给千行百业赋能的呢？
对此，最近爆红的500亿参数金融大模型BloombergGPT就给我们做了一个很好的示范。
首先，彭博社的研发团队从跨度长达40年的庞大金融数据档案中汲取信息，并创建了一个包含3630亿token的数据集。
然后，再将这些专业性的数据与3450亿token公共数据集相结合，最终构成了一个超过7000亿token的大型训练语料库。
最后，团队基于这些语料，训练出了刚刚提到的「金融版ChatGPT」——BloombergGPT。
结果显示，BloombergGPT模型在金融任务上的表现远超同类规模的现有开放模型，同时在通用NLP基准上的表现也不相上下或更好。
可以看出，彭博社的研发团队基于特定领域的数据而做出的这套专属、定制的大模型，不仅特别适用于金融场景，而且能更好地为他们的业务提供服务。
不过，在现实情况中，尽管对大模型的应用需求将井喷，但训练大模型的门槛极高。
国内绝大部分中小公司没有能力自建动辄需千卡甚至万卡以上的大模型基础设施，即便对于很多头部企业，从0到1不断训练、优化大模型也并不经济，各行各业都需要成本足够低的AI基础设施。
今天阿里更进一步，通过通义千问的推出，孕育出各行各业专属于自己的定制化大模型。让它们既能想用通义千问较强的基础能力，同时也能针对不同的领域去做相应的优化。
最终，每个企业都可以在阿里云上有一个专属的大模型空间。
在这个空间里，既可以调用通义千问的全部能力，也可以结合企业自己的行业知识和应用场景，训练自己的企业大模型，比如智能客服、智能导购、智能语音助手、文案助手、AI设计师、自动驾驶模型等。
模型即服务
为了帮助企业也不必再去自己重复「造轮子」，阿里在去年11月首次提出了「Model as a Service」（MaaS，模型即服务）这个概念。也就是将模型作为AI技术开发和应用首要载体和一等公民。
阿里云智能CTO周靖人认为，一方面MaaS是未来人工智能发展的重要方向，如果能实践好，将促进AI产业界的大发展。另一方面，MaaS对基础设施提出了新的要求，特别是和云计算基础设施的深度融合，也带来了新的机会。
对此，阿里云已通过自身实践锤炼出了国内唯一支撑过万亿参数以上大模型的「飞天智算基础设施」。具体来说，可提供三层系统服务能力：
· 智算IaaS服务
在Infrastructure层面，阿里云智能可以支持最大十万卡GPU单集群规模，承载多个万亿参数大模型同时在线训练的智算集群，并为万卡规模AI集群提供无拥塞通讯的自研RDMA网络架构等等；
· 智算PaaS服务
对于需要自行开发模型的用户，阿里云智能提供的机器学习平台PAI，可支持万卡单任务分布式训练规模，并覆盖全链路AI开发工具与大数据服务。不仅如此，该平台还能让AI推理效率提升6倍，并且让训练效率获得高达10倍的提升。
· 智算MaaS服务
对于希望直接使用模型或者进行简单二次开发的用户，阿里云智能提供通义基础大模型和以之为基础的企业专属大模型，同时还有以及国内首个「模型即服务」开放平台魔搭社区。
目前，魔搭已经汇聚了超800个优质开源模型、超100万用户，以及超1600万模型累计下载次数，是国内规模最大的模型社区。
最后，便是在应用层提供城市大脑、工业大脑、医疗大脑、农业大脑、智能客服、智能营销、金融风控以及AI earth等解决方案，为各行业客户赋予行业场景融合的AI能力。
在峰会现场，阿里云宣布将与OPPO安第斯智能云联合打造OPPO大模型基础设施，同时，吉利汽车、智己汽车、奇瑞新能源、毫末智行、太古可口可乐、波司登、掌阅科技等多家企业，也将与阿里云展开大模型技术合作的探索和共创。
正如阿里CEO张勇在发布会现场所说，此刻，我们正处于一个十几年未遇的关键时刻，所有人都在等待着AI技术与无数产业拥抱。
许多过去的畅想，如今都变成了现实。
这么看来，我们也可以大胆畅想，中国大模型百花齐放的那一天，已经不远了。
留言🤔️：你申请到内测了么，欢迎分享体验？
一起“点赞”三连↓
