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【超级工程|深圳又出现一个超级工程，价值几千亿，创下全球首个纪录】
图为人工智能
最近 ， 深圳又出现一个超级工程 ， 价值几千亿 ， 这个超级工程创下了全球首个有关于人工智能泛用性模型的纪录 ， 有效降低了人工智能对模型种类的需求 ， 这能大大降低了人工智能创造者们所需花费的工作时间 ， ERNIE 3.0 ， 又叫文心 ， 是百度创建的大数据模型 ， 拥有强大的语言文字识别能力 ， 而且这套模型训练出来的人工智能在面对各种不同类型的问题时更具效率 。
图为人工智能
倘若按照一般巨头们习惯使用的NLP模型 ， 这种通过增加参数规模而提升人工智能能力的设计模式相当于为AI进行针对性的任务设计 ， 倘若给使用这种模型的AI设个套 ， 那么就算是使用GPT-3这种强大的人工智能模板的AI ， 也同样会中招 ， 因为使用该模型的人工智能并不会拒绝回答任何问题 ， 哪怕是它们自己没看懂 ， 也会根据概率和经验做出一个预测答案正确程度最高的回答 。
图为人工智能在金融行业上的应用
但这个超级工程ERNIE 3.0做出来的人工智能却不会像是GPT-3人工智能的回答那样愚蠢 ， 因为它拥有一个相对于前者来说更庞大 ， 更着重于从杂学中寻找治疗的数据库 ， 这可以让AI应对更为离谱和不可思议的问题 ， 并且根据数据库中的资料做出最为适合的回答 ， 而且 ， ERNIE 3.0是一个通用性的模型 ， 这意味着这个模型能够同时被用在不同的任务上 ， 这对于模型的建立者来说是非常重要的 。
就像是ERNIE 3.0可以被用在10010的智能客服上面 ， 它能够针对客户提出的问题作出较为灵活 ， 又能有效解决问题的回答 ， 这让10010对客服人员数量的需求大为降低 ， 并有效降低这一大公司对客服体系的需求 ， 而另一方面 ， 人工智能也同样可以用在保险合同业务的处理上 ， 通过标注出每一份合同的关键词 ， 并且对其进行分析 ， 大数据模型能够让业务员在第一时间就能看到合同上最需要被关注的异常情况 ， 这让业务员只需要进行少量的修改和手动确认就能确定一份合同的可靠性 ， 这速度 ， 将会是过去单一业务员工作量的好几十倍 ， 再加上ERNIE 3.0还能智能生成合同范本 ， 这让保险从业人员的工作效率得到了巨大提高 。
图为鹏城云脑
但这只是ERNIE 3.0特殊能力的一部分 ， 这个超级工程的另外一个特别之处 ， 是它可以针对某些特定场合针对性的开发和制造小型的AI系统 ， 从而有效降低企业制作人工智能所需花费的成本 ， 而更重要的一点是 ， ERNIE 3.0所分离出来的小型人工智能哪怕没有原版庞大的数据库辅助 ， 它在专业上的能力也不会比原版要低多少 ， 这就是深圳这个超级大数据工程 ， 为中国人工智能的进化所赋予的特别含义 。
随着中国已经能够将AI专业化和廉价化 ， 接下来 ， 他们要做的事情就是如何让这些被廉价化的AI怎么被大规模的普及了 ， 跨模态融合技术 ， 让AI能够理解金融合同和报表的表述手法 ， 看懂医疗影像和病例分析 ， 但以上这些工作同样需要人的参与 ， 才能让AI同样发挥出自己应有的作用 。
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