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近日，以“智行天下　能動未來”為主題的第七屆世界智能大會隆重舉辦，第四范式副總裁、主任科學家涂威威出席高峰會并表示：生成式ＡＩ讓企業軟件的人機交互和應用價值內核價值都有了質的提升，而想要打造企業專屬大模型，還需要滿足閉環數據、思維鏈學習、高落地效率三大條件。

涂威威稱，企業軟件使用遵循“二八法則”，即用戶普遍只能使用其中２０％的功能，軟件的價值難以充分發揮，此外，功能的開發和迭代效率低下。生成式ＡＩ的出現讓企業軟件以「對話框式」實現功能的調用，不再需要找到某個位于十幾級菜單目錄下的功能，或者耗費過多精力在軟件界面的開發環節。

而企業先要真正擁有專屬大模型，需要滿足以下３大條件：形成高質量的閉環數據、具備多步推理思維鏈（Ｃｈａｉｎ　ｏｆ　ｔｈｏｕｇｈｔｓ）的學習能力、解決大模型落地效率問題。

在閉環數據方面，優質的訓練數據是大模型落地應用的重中之重。基于此，需要用戶的反饋形成高質量的閉環數據，進一步優化迭代大模型。在涂威威看來，大模型在垂直場景落地時，實際效果往往取決于業務定義的優劣，而不只是語義上的相關與否。因此大模型需要從用戶的反饋中學習，來幫助用戶越用越好。

在思維鏈學習方面，為了讓生成式ＡＩ這樣的智能助手能夠像人一樣，處理更多復雜的問題，除了通過類似ＣｈａｔＧＰＴ的Ｐｌｕｇｉｎ模式以外，大模型還需要能夠根據業務學習具備多步推理能力來形成長程序列決策的能力，即思維鏈學習的能力。涂威威表示，利用大模型提供的基礎世界常識模型，結合環境學習，讓機器從真實的決策環境中學習更高層級的目標，是未來打造更強企業智能助手的核心手段。

在大模型落地效率方面，在企業預算始終是有限的，所以企業落地大模型更合理的做法不是把所有的預算都投入到一個超級大模型中，而是可以通過組合多個專業模型各司其職來解決。這就如同人類大腦有不同的分區，不同分區負責不同職責一樣。這種方式更利于模型迭代、維護，同時更利于控制成本。

今年２月，第四范式正式發布了「式說」大模型，后提出“以生成式ＡＩ重構企業軟件（ＡＩＧＳ）”的技術戰略，提升企業級軟件的體驗及開發效率。目前已與金融、零售、制造、醫療、房產、運營商等近百家合作伙伴及企業探索大模型落地合作。

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