大模型的落地应用未必是坦途，一定是方向

文章来源：亿欧网

作者：番摊123

如果将来有一天，当大模型的理解、推理、学习等多种能力都达到一定高度之后，也许就离实现AGI更近一步了。现在大模型的落地应用，也正是实现这一目标的关键步骤之一。

图片来源：由无界AI生成

人类是基于碳基的生物，机器是硅基产物，虽然两者的底层有很大的区别，但硅基结构是否也可能像碳基构造一样产生智能性？

这个问题是驱动最近半个多世纪科技发展的重要原因之一。不过其源头可以追溯的更早，只是碍于时代的原因而没有引起太多关注。法国著名哲学家、数学家、近代哲学和解析几何的创始人笛卡尔，在1637年出版的著作《谈谈方法》中就有探讨人机交互与机器思考的表述，其中部分内容甚至可以视为对“图灵测试”的预言。18世纪法国另一位著名思想家、文学家、哲学家、《百科全书》的主编狄德罗有句名言：“如果你们能找到一只可以回答任何问题的鹦鹉，我会立刻宣布它有智慧。”如果将这句话里的“鹦鹉”换为“机器”，就可以视为日后著名的“图灵测试”的弱版变体之一，因此现在也有人据此将狄德罗和笛卡尔纳入AI的发展历史进程中。

不过这种归纳并未获得外界普遍性的认可，因为笛卡尔和狄德罗都没有预料到的，是时代的脚步并不总是完全按照他们的预想前进。从几十年前AI的首次提出，到现在以AGI和AIGC等为主的AI 2.0时代，对这个问题的探索与研究依然没有停止。

如果将来有一天，当大模型的理解、推理、学习等多种能力都达到一定高度之后，也许就离实现AGI更近一步了。现在大模型的落地应用，也正是实现这一目标的关键步骤之一。

01 阿里遥感大模型，AI走向田间地头

20日，阿里达摩院发布业内首个遥感大模型（AIE-SEG），率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一，一个模型即可实现“万物零样本”的快速提取，可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。

遥感技术在城市运营、耕地保护、应急救灾等国计民生中应用甚广，遥感大模型则可大幅提升数据的利用深度，提供更智能的分析应用，如结合卫星照片与历史气象情况，“算”出某一块农田里作物的长势状况，让农业耕作不再被动的“靠天吃饭”，而是更主动地“看天吃饭”。

链接：https://engine-aiearth.aliyun.com/?ref=aihub.cn#/

对比传统产品，达摩院的遥感大模型在一些特定场景下实例提取的准确率可提升25%，变化检测的准确率可提升30%。

此外，这款大模型也提供了“开箱即用”的API调用服务，用户可以根据需求定制不同的遥感AI解译功能，如水体提取、耕地变化监测、光伏识别等。这将让AI与大模型更深入的下沉到田间地头，显著提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。

与这款遥感大模型配套的还有AI Earth平台，这是达摩院在去年发布的一站式地球科学云平台，基于深度学习、电脑视觉、地理空间分析等技术积累，提供多源观测数据的云计算分析服务，目前与国内数十所高校建立合作关系，相关技术也已逐步应用于水利部、国家气象中心、生态环境部等机构。

02 BondGPT+，能分析两万多种债券

全球金融科技领导者Broadridge的全资子公司LTX在官网宣布推出“BondGPT+”，可以分析两万多种债券。

Broadridge成立于2007年，总部位于美国纽约，在香港、伦敦、东京、新加坡、多伦多等数十个国家与地区开展业务，员工数量超过1.4万人，年收入超过60亿美元。

Broadridge专为银行、券商、资产管理公司和其他金融机构提供技术解决方案。目前Broadridge的科技平台帮助金融公司处理超过10万亿美元的股票、固定收益和证券的日常交易。

早在六月时LTX就推出了BondGPT，收到了广大客户群体的好评后，在此基础之上继续开发了此次的BondGPT+。这是基于GPT-4的底座，结合自身海量优质金融数据微调而成。

与前代相比，BondGPT+支持公司或第三方数据集成，内容生成偏好设置，债券高级搜索，企业级安全和管理等全新功能。

链接：https://www.ltxtrading.com/bondgpt