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8月11日，AI大模型资本产业论坛暨第九届新浪财经上市公司年会在北京举行。吴晓求、田轩、周鸿祎、冯俊兰、武超则、余兴喜、胡锡进、赵伟、盛丰衍、于海宁等专家学者、企业掌舵者、金牌分析师、明星基金经理齐聚。深入探究人工智能赋能与发展、活跃资本市场、后市投资机会等热门议题。
阿里巴巴达摩院创新业务中心负责人陈海青表示，在当下务实的大模型方面，在法律法规，在合规的情况下包含了问答推理、内容生成、代码生成、文本分析，这是我们在阿里云的基础上在探索的，从助理、客服、内容生成、代码、金融、零售、媒体、能源等等场景看到的整个部分和体系。我们具体列一些我们对行业部分以及深度做的案例和体系。
当然在这个之前还是要讲一下Agent，从基础模型落地到行业，我们不是简单的把基础模型应用在场景中，如何把大模型落地到行业和行业本身。这里包含了模型本身需要具备上下文记忆的能力。第二个我们跟各个企业，媒体企业的合作有大量的实时数据，有大量的API接口，这里列举了日成系统、计算系统，需要有更多的API，这个基础上还有业务中流程化的体系，比如说拿新闻媒体行业来讲，至少在新闻媒体行业有两个重要的工作，一个是离线信息的收集，第二个是文稿的撰写和场景的书写，所以整个部分要有个内容串联大模型的部分和能力，所以在这个体系下我认为希望要解决实际的问题，对于Agent的设计部分其实是需要依赖今天我们看到的数据+指令对基础模型的依赖，第二是记忆的依赖，第三个是接口的设计。
阿里云已经落地和即将落地的一些场景：
第一个部分从新闻媒体场景来看，除了要做场景以外，刚才我讲了两阶段的模型和体系，对于右边大家看到的内外部实时数据的接入是第一阶段，通过大模型在海量数据（维权）中查找和生成今天看到的核心数据。在这个基础上再来做精准的基于新闻结构，无论是金融新闻还是政务新闻、娱乐新闻的结构生成，一定程度上从大模型两阶段部分完成整个新闻摘要写作的部分，还有对字数、文风的控制。
第二个部分从问答体系中，客服会成为今天首当其冲的部分，在大模型的基础上控制好知识幻觉的基础上，可以更多的支持“yes or no”的问题，提高我们离线知识管理的效率以及客户体验的能效提升，作用于平台上称为一次性解决率的提升。
第三个部分是知识文档问答的增强，这里有一个具体的案例。我们通过一个财报的读取和部分，通过文档检索和整个部分去实时回答今天讲的欧莱雅大的财报体系，这三个我认为是当下我们看到在阿里云上主流的场景，包括我们列举了一些案例和落地的部分。
以围绕实际业务落地，以Agent构建，包括上下文的计算，API的对接，一定会成为未来主流的在企业上对接的三种主要的方式，包括落地的整个性能。
