直接干免费?AI大模型的航海时代是真的要来了

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5月里,在火山引擎Force原动力大会上,字节对外宣布豆包大模型正式开启对外服务,其使用价格仅为0.0008元/千tokens、0.005元/千tokens,较行业降幅达99.3%、95.8%,已经达到了行业价格的“地板价”,率先打响了降价“第一枪”。

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火山引擎Force原动力大会

这一次,字节让大模型从“以分计价”进入到“以厘计价”阶段,一夜之间降价潮就袭来了,阿里便将字节AI大模型的“行业地板价”打穿,对标GPT-4的主力模型Qwen-Long输入价格降至0.0005元/千tokens,降幅达97%。1块钱可以买200万tokens,大概相当于接近400万个汉字,合起来都超过四大名著总字数了。

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在字节和阿里云宣布将价格降到更低后,百度更是直接宣布旗下AI大模型全面免费。百度智能云宣布,百度文心大模型的两款主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费,即刻生效。不仅百度,腾讯也宣布了旗下主力模型之一混元-lite,价格从0.008元/千tokens调整为全面免费。

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这一次真没想到字节先发制人,直接将大模型价格贴地斩了99.3%。随后百度、阿里云、科大讯飞等主流国产大模型厂商,都只能被迫调整其主力模型进入全面免费时代。

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大模型价格为什么密集下降,而且降得这么猛?而且这一次竟然直接干到了免费,这大概是因为当前大模型正进入规模化、大众化应用阶段,对企业来说,这个时候抢占市场份额更加重要,所以价格和成本就显得不那么重要。另一方面,也有可能市场大多数大模型功能同质化,要想争得客户,最后只能拼价格。

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可是命运中馈赠的礼物,往往在暗中标好了价格。

如果像当年打车、外卖那般一样,如果企业用户和个人应用开发者因为成本的缘故选择“无脑猛冲”免费大模型,那么最迟在几年之后,他们也会因为免费的选择而付出远超金钱成本的价格。 这或许就是“免费式降价”最终结果。

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这一次,从降价到免费,行业内关于AI大模型的竞赛逻辑或许已经变了。企业使用AI并不是成本驱动,而是能否产生业务价值来决定,而这或许会成为今后一段时间,大模型竞赛的核心逻辑。

决定企业使用AI的并非是成本,而是是否有效、好用,是否能够帮助企业实现对应的业务效益,才是企业关心的核心问题。

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我们相信,未来能真正让企业决定买单的是,AI带来的高效和好用的体验,以及由此产生的降本增效的成果。所以,降价能否达成目标,核心还是看用户体验和反馈,否则就变成了大厂们之间的一厢情愿。

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就好像世界计算·长沙智谷,作为未来长沙先进计算产业“AI智慧园区样本”,首先就是推动先进技术应用到园区运营场景,用心打造具备AI能力的产业服务平台,将整个园区打造成一个超级大模型,让园区运营更简单、让企业发展更舒心。

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同时为进一步推进大模型应用的普及与深化,抢占AI领域的新机遇,实现重点场景的应用突破,丰富行业应用生态,紧跟大模型相关技术的发展趋势,加速汇聚高端资源,通过AI大模型应用创新高地的建设,为打造全球研发中心城市首开区先进计算产业示范园区注入新的活力。

园区一共有18大类、超600个AI智慧场景,通过将云计算、大数据、物联网、AI、5G、数字孪生等新一代信息技术与产业深度融合,为企业和人们带来更好、更丰富的园区办公生活场景体验。

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当然,世界计算·长沙智谷始终致力于打造优质的人工智能产业生态环境,除了吸引部分行业领军企业入驻外,还与北大计算与数字经济研究院、湘江实验室、人工智能创新中心等专业孵化器和研究机构携手共建产业创新平台。

这些“产业平台”亦将产生了强大的吸引力,使园区逐渐成为长沙乃至全省园区之中人工智能领域的创新中枢和孵化基地,从而构建了一个适宜AI+产业发展新型生态圈。

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目前世界计算·长沙智谷即将开园,建面约300-38000㎡总部级高层办公,建面约4200-13200㎡花园独栋办公,5A级产业办公,全球招商中。

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如何学习AI大模型?

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这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

基于知识图谱的职位推荐系统的设计与实现 在职位推荐系统中,实体可以包括职位、公司、技能等,而关系可以包括职位与公司的关联、职位与技能的关联等。基于知识图谱的职位推荐系统可以提供更加智能和精确的职位推荐服务。通过收集和预处理数据构建知识图谱,并设计推荐算法和用户界面,可以实现一个完整的职位推荐系统。通过利用知识图谱技术,我们可以构建一个更加智能和精确的职位推荐系统。本文将介绍如何设计和实现基于知识图谱的职位推荐系统,并提供相应的源代码。通过定义实体和关系的节点和边,可以将数据存储在图数据库中,并建立它们之间的关系。 阅读详情

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