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2024快手技术年货合集(大模型、算法+业务创新+工程、后端+大前端+大数据+顶会论文)-501页.pdf
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2024快手技术年货合集(大模型、算法+业务创新+工程、后端+大前端+大数据+顶会论文)-501页.pdf
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开源生态蓬勃发展:开源策略在大模型发展中发挥了重要作用,未来开源生态将继续蓬勃发展,形成“基础模型开源-行业应用闭源”的混合商业模式,开源社区贡献度有望进一步提升,从而推动整个行业的发展。
跨领域合作加强:大模型的发展需要跨领域的知识和技术融合,因此不同领域的企业和机构之间的合作将不断加强,共同探索大模型的应用场景和解决方案,实现互利共赢。
开发工具与平台不断完善:大模型的开发离不开强大的工具和平台支持,相关的开发工具与平台将不断完善和丰富,为开发者提供更便捷、高效的开发环境,降低开发门槛,提高开发效率。
开发与合作趋势
对就业结构产生影响:大模型将突破知识获取限制,使劳动者从“指令执行者”转变为“创意策划者”,催生出新岗位,同时也将作为“智能生产工具”集成于产业链各环节,逐步成为企业的智慧中枢,进而对就业结构产生深远影响,既会创造出一些新的就业机会,也可能会对一些传统岗位造成冲击。
伦理道德问题凸显:随着AI大模型技术的不断发展,伦理道德和社会公平问题日益凸显,如AI大模型在决策过程和输出结果上的可解释性变得困难,难以让用户理解和信任,还可能出现算法偏见、虚假信息生成等问题,对社会公平和正义造成负面影响,因此加强AI技术的可解释性、透明度以及监管和法规制定成为了必要的措施。
伦理道德与社会影响趋势
云服务厂商成为重要参与者:云服务厂商凭借其强大的算力和数据资源,成为大模型技术应用的最大推动者之一,为大模型的训练、部署和应用提供了重要的基础设施支持。
基础大模型与专业垂类大模型并行发展:基础大模型行业呈现出明显的收敛态势,逐渐向科技巨头收拢,形成少数几家主导市场的格局,而专业和垂类大模型则呈现出“百花齐放”的态势,各类专业模型、行业模型不断涌现,满足不同行业的特定需求,形成“杠铃式”发展的格局。
市场规模快速增长:大模型市场呈现出爆发式增长的态势,预计到2030年,我国大模型市场规模将超过2200亿元,年复合增速在40%以上,其在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业得到了广泛的应用。
市场发展趋势
应用模式更加灵活:一方面,大模型通过开源等策略降低了技术和使用门槛,助力生态伙伴开发适配多类型芯片的大模型解决方案,推动大模型走向普惠应用;另一方面,大模型应用落地服务强调开箱即用,以满足不同用户的需求。
应用场景拓展与创新:大模型的应用场景不断拓展和创新,从最初的自然语言处理领域,逐渐扩展到图像、视频、音频、3D内容等多模态领域,如文生图、文生视频等领域取得了显著进步,为人们带来更加丰富和多样化的体验。
垂直行业深度渗透:大模型从内容生成等基础领域向工业研发、医疗诊断、金融风险预测、教育个性化教学等价值高地延伸,通过解决行业核心痛点实现对产业环节的深度重塑,成为推动千行百业智能化升级的核心引擎,重构各行业的价值链。
应用发展趋势
模型性能持续优化:模型参数量及规模快速增加,出现“智能涌现”,提升了模型在复杂任务下的表现和泛化能力,未来具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为新的风口。
算力效率提升:稀疏结构可有效降低大模型对算力的消耗,如Google的MoE和LimoE模型。同时,并行训练和混合精度训练技术也在不断发展,以提高训练效率和算力利用率。
开发效率提升:“基础模型+微调”的开发范式具有数据需求量小、训练时间短、落地边际成本低等优点,推动大模型从“以参数规模取胜”向“以高质量学习取胜”转变,加速了大模型的迭代和应用开发。
训练方法演进:从监督学习到无监督和半监督学习的转变,无监督/半监督训练在大模型阶段再次成为主流,这种方式能够更高效地利用大规模无标注数据,提升模型的自学习能力。
端云协同:云端与边缘设备协同构建“强算力+低延迟”架构,形成端云协同的模式。模型轻量化技术的发展使百亿参数模型可部署于手机、IoT设备等终端,端侧大模型在隐私保护、实时响应上的优势凸显,与云端大模型互相配合,共同为复杂场景提供支撑。
多模态融合:通用模型正从单一文本模态向视觉、语音、三维空间等多模态交互升级,多模态大模型具备对不同规格、类型数据的理解和生成能力,能够更全面地感知和理解世界,为各种复杂应用提供更强大的支持,如在医疗领域综合分析病历文本、医学影像和语音记录,在自动驾驶中融合道路图像、传感器数据和语音指令等。
技术发展趋势

开源生态蓬勃发展:开源策略在大模型发展中发挥了重要作用,未来开源生态将继续蓬勃发展,形成“基础模型开源-行业应用闭源”的混合商业模式,开源社区贡献度有望进一步提升,从而推动整个行业的发展。
跨领域合作加强:大模型的发展需要跨领域的知识和技术融合,因此不同领域的企业和机构之间的合作将不断加强,共同探索大模型的应用场景和解决方案,实现互利共赢。
开发工具与平台不断完善:大模型的开发离不开强大的工具和平台支持,相关的开发工具与平台将不断完善和丰富,为开发者提供更便捷、高效的开发环境,降低开发门槛,提高开发效率。
开发与合作趋势
对就业结构产生影响:大模型将突破知识获取限制,使劳动者从“指令执行者”转变为“创意策划者”,催生出新岗位,同时也将作为“智能生产工具”集成于产业链各环节,逐步成为企业的智慧中枢,进而对就业结构产生深远影响,既会创造出一些新的就业机会,也可能会对一些传统岗位造成冲击。
伦理道德问题凸显:随着AI大模型技术的不断发展,伦理道德和社会公平问题日益凸显,如AI大模型在决策过程和输出结果上的可解释性变得困难,难以让用户理解和信任,还可能出现算法偏见、虚假信息生成等问题,对社会公平和正义造成负面影响,因此加强AI技术的可解释性、透明度以及监管和法规制定成为了必要的措施。
伦理道德与社会影响趋势
云服务厂商成为重要参与者:云服务厂商凭借其强大的算力和数据资源,成为大模型技术应用的最大推动者之一,为大模型的训练、部署和应用提供了重要的基础设施支持。
基础大模型与专业垂类大模型并行发展:基础大模型行业呈现出明显的收敛态势,逐渐向科技巨头收拢,形成少数几家主导市场的格局,而专业和垂类大模型则呈现出“百花齐放”的态势,各类专业模型、行业模型不断涌现,满足不同行业的特定需求,形成“杠铃式”发展的格局。
市场规模快速增长:大模型市场呈现出爆发式增长的态势,预计到2030年,我国大模型市场规模将超过2200亿元,年复合增速在40%以上,其在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业得到了广泛的应用。
市场发展趋势
应用模式更加灵活:一方面,大模型通过开源等策略降低了技术和使用门槛,助力生态伙伴开发适配多类型芯片的大模型解决方案,推动大模型走向普惠应用;另一方面,大模型应用落地服务强调开箱即用,以满足不同用户的需求。
应用场景拓展与创新:大模型的应用场景不断拓展和创新,从最初的自然语言处理领域,逐渐扩展到图像、视频、音频、3D内容等多模态领域,如文生图、文生视频等领域取得了显著进步,为人们带来更加丰富和多样化的体验。
垂直行业深度渗透:大模型从内容生成等基础领域向工业研发、医疗诊断、金融风险预测、教育个性化教学等价值高地延伸,通过解决行业核心痛点实现对产业环节的深度重塑,成为推动千行百业智能化升级的核心引擎,重构各行业的价值链。
应用发展趋势
模型性能持续优化:模型参数量及规模快速增加,出现“智能涌现”,提升了模型在复杂任务下的表现和泛化能力,未来具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为新的风口。
算力效率提升:稀疏结构可有效降低大模型对算力的消耗,如Google的MoE和LimoE模型。同时,并行训练和混合精度训练技术也在不断发展,以提高训练效率和算力利用率。
开发效率提升:“基础模型+微调”的开发范式具有数据需求量小、训练时间短、落地边际成本低等优点,推动大模型从“以参数规模取胜”向“以高质量学习取胜”转变,加速了大模型的迭代和应用开发。
训练方法演进:从监督学习到无监督和半监督学习的转变,无监督/半监督训练在大模型阶段再次成为主流,这种方式能够更高效地利用大规模无标注数据,提升模型的自学习能力。
端云协同:云端与边缘设备协同构建“强算力+低延迟”架构,形成端云协同的模式。模型轻量化技术的发展使百亿参数模型可部署于手机、IoT设备等终端,端侧大模型在隐私保护、实时响应上的优势凸显,与云端大模型互相配合,共同为复杂场景提供支撑。
多模态融合:通用模型正从单一文本模态向视觉、语音、三维空间等多模态交互升级,多模态大模型具备对不同规格、类型数据的理解和生成能力,能够更全面地感知和理解世界,为各种复杂应用提供更强大的支持,如在医疗领域综合分析病历文本、医学影像和语音记录,在自动驾驶中融合道路图像、传感器数据和语音指令等。
技术发展趋势
序
新春将⾄,快⼿技术满载技术⼲货前来向您致以最诚挚的祝福!
步⼊ 2024 年,快⼿技术始终秉承着创新与突破的精神,不断探索技术的边界,⽤科技的⼒量点亮⽣活
的每⼀个⻆落。从⼤模型到⼤数据处理,从前端动效到后端架构治理,每⼀次技术的⾰新都为⽤户带来
了更加丰富和便捷的体验。
值此新春佳节之际,我们精选 50 多篇技术⽂章和顶会论⽂,整理制作成⼀本近 500 ⻚的电⼦书,作为
新年礼物赠予给您。
这本电⼦书内容⼴博,横跨⼤模型、算法、⼤前端、后端、开源、业务创新等多个技术领域,希望为您
的⼯作与学习之旅增添助⼒。
也⾮常欢迎您转给身边的开发者朋友,让我们携⼿并进,共同学习和成⻓。
技术的发展永⽆⽌境,快⼿技术将继续与您同⾏,分享最新技术动态,探讨科技的未来趋势。在此蛇年
新春,愿您蛇年⾏⼤运,事事皆如意,⽣活美满,幸福安康!

开源生态蓬勃发展:开源策略在大模型发展中发挥了重要作用,未来开源生态将继续蓬勃发展,形成“基础模型开源-行业应用闭源”的混合商业模式,开源社区贡献度有望进一步提升,从而推动整个行业的发展。
跨领域合作加强:大模型的发展需要跨领域的知识和技术融合,因此不同领域的企业和机构之间的合作将不断加强,共同探索大模型的应用场景和解决方案,实现互利共赢。
开发工具与平台不断完善:大模型的开发离不开强大的工具和平台支持,相关的开发工具与平台将不断完善和丰富,为开发者提供更便捷、高效的开发环境,降低开发门槛,提高开发效率。
开发与合作趋势
对就业结构产生影响:大模型将突破知识获取限制,使劳动者从“指令执行者”转变为“创意策划者”,催生出新岗位,同时也将作为“智能生产工具”集成于产业链各环节,逐步成为企业的智慧中枢,进而对就业结构产生深远影响,既会创造出一些新的就业机会,也可能会对一些传统岗位造成冲击。
伦理道德问题凸显:随着AI大模型技术的不断发展,伦理道德和社会公平问题日益凸显,如AI大模型在决策过程和输出结果上的可解释性变得困难,难以让用户理解和信任,还可能出现算法偏见、虚假信息生成等问题,对社会公平和正义造成负面影响,因此加强AI技术的可解释性、透明度以及监管和法规制定成为了必要的措施。
伦理道德与社会影响趋势
云服务厂商成为重要参与者:云服务厂商凭借其强大的算力和数据资源,成为大模型技术应用的最大推动者之一,为大模型的训练、部署和应用提供了重要的基础设施支持。
基础大模型与专业垂类大模型并行发展:基础大模型行业呈现出明显的收敛态势,逐渐向科技巨头收拢,形成少数几家主导市场的格局,而专业和垂类大模型则呈现出“百花齐放”的态势,各类专业模型、行业模型不断涌现,满足不同行业的特定需求,形成“杠铃式”发展的格局。
市场规模快速增长:大模型市场呈现出爆发式增长的态势,预计到2030年,我国大模型市场规模将超过2200亿元,年复合增速在40%以上,其在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业得到了广泛的应用。
市场发展趋势
应用模式更加灵活:一方面,大模型通过开源等策略降低了技术和使用门槛,助力生态伙伴开发适配多类型芯片的大模型解决方案,推动大模型走向普惠应用;另一方面,大模型应用落地服务强调开箱即用,以满足不同用户的需求。
应用场景拓展与创新:大模型的应用场景不断拓展和创新,从最初的自然语言处理领域,逐渐扩展到图像、视频、音频、3D内容等多模态领域,如文生图、文生视频等领域取得了显著进步,为人们带来更加丰富和多样化的体验。
垂直行业深度渗透:大模型从内容生成等基础领域向工业研发、医疗诊断、金融风险预测、教育个性化教学等价值高地延伸,通过解决行业核心痛点实现对产业环节的深度重塑,成为推动千行百业智能化升级的核心引擎,重构各行业的价值链。
应用发展趋势
模型性能持续优化:模型参数量及规模快速增加,出现“智能涌现”,提升了模型在复杂任务下的表现和泛化能力,未来具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为新的风口。
算力效率提升:稀疏结构可有效降低大模型对算力的消耗,如Google的MoE和LimoE模型。同时,并行训练和混合精度训练技术也在不断发展,以提高训练效率和算力利用率。
开发效率提升:“基础模型+微调”的开发范式具有数据需求量小、训练时间短、落地边际成本低等优点,推动大模型从“以参数规模取胜”向“以高质量学习取胜”转变,加速了大模型的迭代和应用开发。
训练方法演进:从监督学习到无监督和半监督学习的转变,无监督/半监督训练在大模型阶段再次成为主流,这种方式能够更高效地利用大规模无标注数据,提升模型的自学习能力。
端云协同:云端与边缘设备协同构建“强算力+低延迟”架构,形成端云协同的模式。模型轻量化技术的发展使百亿参数模型可部署于手机、IoT设备等终端,端侧大模型在隐私保护、实时响应上的优势凸显,与云端大模型互相配合,共同为复杂场景提供支撑。
多模态融合:通用模型正从单一文本模态向视觉、语音、三维空间等多模态交互升级,多模态大模型具备对不同规格、类型数据的理解和生成能力,能够更全面地感知和理解世界,为各种复杂应用提供更强大的支持,如在医疗领域综合分析病历文本、医学影像和语音记录,在自动驾驶中融合道路图像、传感器数据和语音指令等。
技术发展趋势
CONTENTS
⽬录
⼤模型、算法
快⼿⾃研视频⽣成⼤模型「可灵」来啦! ......................................................................................................................... 2
可灵重⼤升级!新增 Web 端上线、⾸尾帧控制、单次⽣成视频时⻓增加⾄ 10s! ................................................. 6
可灵 AI 深度解析:开源数据集 Ko
ala-36M、Scaling Law 以及通⽤世界模型 ................................................... 12
快⼿开源 Li
vePortrait,实现表情姿态极速迁移,GitHub 6.5K Star ...................................................................... 29
快⼿开源 I2
V-Adapter,即插即⽤、轻量级模块让静态图像秒变动态视频 ............................................................ 37
万字⻓⽂分享快⼿ Kolors 可图⼤模型应⽤实践 ........................................................................................................... 41
快⼿可图⼤模型 Ko
lors 全⾯开源——⼀个更懂中⽂的⽂⽣图⼤模型 ....................................................................... 59
可图⼤模型再进化,实现 AI 试⾐⾃由! .......................................................................................................................... 66
仅⽤ 5M 数据超过 Op
enAI?快⼿最新 Code Embedding 模型 OASIS(绿洲)发布 ........................................... 70
快⼿ Kw
ai-Coder 模型: 低成本持续突破线上采纳率性能瓶颈 ................................................................................ 74
半年涨粉 1000 万!揭秘快意⼤模型在短视频互动场景中的⼤规模应⽤实践
!
...................................................... 79
解读「快意」⼤模型关键技术,揭秘实践中的挑战与创新 .......................................................................................... 83
万字⼲货!⼿把⼿教你如何训练超⼤规模集群下的⼤语⾔模型 .................................................................................. 94
快⼿ B 端商业化技术探索:基于 LLM 构建智能 RAG 与 Ag
ent 平台 ............................................................. 113
业务创新
定格精彩瞬间!详解六⾃由度技术原理及应⽤ ............................................................................................................. 123
快⼿ Vi
sion Pro 版实测体验!沉浸模式,刷视频绝了! ........................................................................................... 127
⾳乐弹幕?智能修⾳?回森 K 歌社区的创新玩法?(上) ....................................................................................... 135
K 歌还能这样玩?详解回森“⾳乐弹幕”功能背后的技术实践! ............................................................................... 143

开源生态蓬勃发展:开源策略在大模型发展中发挥了重要作用,未来开源生态将继续蓬勃发展,形成“基础模型开源-行业应用闭源”的混合商业模式,开源社区贡献度有望进一步提升,从而推动整个行业的发展。
跨领域合作加强:大模型的发展需要跨领域的知识和技术融合,因此不同领域的企业和机构之间的合作将不断加强,共同探索大模型的应用场景和解决方案,实现互利共赢。
开发工具与平台不断完善:大模型的开发离不开强大的工具和平台支持,相关的开发工具与平台将不断完善和丰富,为开发者提供更便捷、高效的开发环境,降低开发门槛,提高开发效率。
开发与合作趋势
对就业结构产生影响:大模型将突破知识获取限制,使劳动者从“指令执行者”转变为“创意策划者”,催生出新岗位,同时也将作为“智能生产工具”集成于产业链各环节,逐步成为企业的智慧中枢,进而对就业结构产生深远影响,既会创造出一些新的就业机会,也可能会对一些传统岗位造成冲击。
伦理道德问题凸显:随着AI大模型技术的不断发展,伦理道德和社会公平问题日益凸显,如AI大模型在决策过程和输出结果上的可解释性变得困难,难以让用户理解和信任,还可能出现算法偏见、虚假信息生成等问题,对社会公平和正义造成负面影响,因此加强AI技术的可解释性、透明度以及监管和法规制定成为了必要的措施。
伦理道德与社会影响趋势
云服务厂商成为重要参与者:云服务厂商凭借其强大的算力和数据资源,成为大模型技术应用的最大推动者之一,为大模型的训练、部署和应用提供了重要的基础设施支持。
基础大模型与专业垂类大模型并行发展:基础大模型行业呈现出明显的收敛态势,逐渐向科技巨头收拢,形成少数几家主导市场的格局,而专业和垂类大模型则呈现出“百花齐放”的态势,各类专业模型、行业模型不断涌现,满足不同行业的特定需求,形成“杠铃式”发展的格局。
市场规模快速增长:大模型市场呈现出爆发式增长的态势,预计到2030年,我国大模型市场规模将超过2200亿元,年复合增速在40%以上,其在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业得到了广泛的应用。
市场发展趋势
应用模式更加灵活:一方面,大模型通过开源等策略降低了技术和使用门槛,助力生态伙伴开发适配多类型芯片的大模型解决方案,推动大模型走向普惠应用;另一方面,大模型应用落地服务强调开箱即用,以满足不同用户的需求。
应用场景拓展与创新:大模型的应用场景不断拓展和创新,从最初的自然语言处理领域,逐渐扩展到图像、视频、音频、3D内容等多模态领域,如文生图、文生视频等领域取得了显著进步,为人们带来更加丰富和多样化的体验。
垂直行业深度渗透:大模型从内容生成等基础领域向工业研发、医疗诊断、金融风险预测、教育个性化教学等价值高地延伸,通过解决行业核心痛点实现对产业环节的深度重塑,成为推动千行百业智能化升级的核心引擎,重构各行业的价值链。
应用发展趋势
模型性能持续优化:模型参数量及规模快速增加,出现“智能涌现”,提升了模型在复杂任务下的表现和泛化能力,未来具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为新的风口。
算力效率提升:稀疏结构可有效降低大模型对算力的消耗,如Google的MoE和LimoE模型。同时,并行训练和混合精度训练技术也在不断发展,以提高训练效率和算力利用率。
开发效率提升:“基础模型+微调”的开发范式具有数据需求量小、训练时间短、落地边际成本低等优点,推动大模型从“以参数规模取胜”向“以高质量学习取胜”转变,加速了大模型的迭代和应用开发。
训练方法演进:从监督学习到无监督和半监督学习的转变,无监督/半监督训练在大模型阶段再次成为主流,这种方式能够更高效地利用大规模无标注数据,提升模型的自学习能力。
端云协同:云端与边缘设备协同构建“强算力+低延迟”架构,形成端云协同的模式。模型轻量化技术的发展使百亿参数模型可部署于手机、IoT设备等终端,端侧大模型在隐私保护、实时响应上的优势凸显,与云端大模型互相配合,共同为复杂场景提供支撑。
多模态融合:通用模型正从单一文本模态向视觉、语音、三维空间等多模态交互升级,多模态大模型具备对不同规格、类型数据的理解和生成能力,能够更全面地感知和理解世界,为各种复杂应用提供更强大的支持,如在医疗领域综合分析病历文本、医学影像和语音记录,在自动驾驶中融合道路图像、传感器数据和语音指令等。
技术发展趋势
K 歌技术⼤揭秘:从“清唱找调”到“智能修⾳”,如何让歌声⾃然⻜扬、声动四⽅? ......................................... 153
⼯程、后端
历经三年磨砺,快⼿ 51
.2T 交换机⾃研创新之路 ......................................................................................................... 165
四年匠⼼磨砺,快⼿系统软件技术创新与领域演进之路 ............................................................................................ 171
是否应在 Kubernetes 上运⾏ Redis?快⼿这样做! ................................................................................................ 182
快⼿⼯程架构治理⼤揭秘:告别崩溃,提效神器来袭! ............................................................................................ 189
⼤前端
快⼿主站前端⼯程化探索:Gu
ndam 脚⼿架在新春除夕项⽬中的实践与展望 ..................................................... 201
深度解析:基于 Pi
xi 渲染引擎打造沉浸式「滑雪竞技」⼩游戏! ........................................................................... 212
快⼿前端动效⼤揭秘:告别低效,vision 平台来袭! ................................................................................................. 231
快⼿动效渲染引擎 Cr
ab,解锁“游戏化动效”开发新⽅式! ..................................................................................... 244
揭秘!如何将动效描述⾃动转化为动效代码 ................................................................................................................. 258
多种序列帧格式的最佳实践,助你提升研发效率和⽤户体验! ................................................................................ 283
你不可错过的动效转换服务! .......................................................................................................................................... 293
商业化⼤前端在性能优化领域的探索与实践 ................................................................................................................. 305
打造⾼性能在线电⼦表格:We
bGL 渲染引擎 Kola2d ⾃研之路 ........................................................................... 322
重塑⽤户体验!快⼿电商智能巡检平台的实践与探索 ................................................................................................. 342
Tar
getSdk 30 升级后的 ARSC 压缩⽅案探索 ........................................................................................................... 345
存储空间终于算“对”了 ...................................................................................................................................................... 362
try
catch 失效排查 - 探索异常处理机制的迷雾 ....................................................................................................... 371
⼤数据
快⼿⾃研 Spa
rk 向量化引擎正式发布,性能提升 200% ........................................................................................... 389
快⼿数据成本⽩盒化治理实践 .......................................................................................................................................... 396
数据湖在快⼿的应⽤实践 .................................................................................................................................................. 410
快⼿指标中台建设实践 ...................................................................................................................................................... 418
快⼿⼤数据安全治理实践 .................................................................................................................................................. 431

开源生态蓬勃发展:开源策略在大模型发展中发挥了重要作用,未来开源生态将继续蓬勃发展,形成“基础模型开源-行业应用闭源”的混合商业模式,开源社区贡献度有望进一步提升,从而推动整个行业的发展。
跨领域合作加强:大模型的发展需要跨领域的知识和技术融合,因此不同领域的企业和机构之间的合作将不断加强,共同探索大模型的应用场景和解决方案,实现互利共赢。
开发工具与平台不断完善:大模型的开发离不开强大的工具和平台支持,相关的开发工具与平台将不断完善和丰富,为开发者提供更便捷、高效的开发环境,降低开发门槛,提高开发效率。
开发与合作趋势
对就业结构产生影响:大模型将突破知识获取限制,使劳动者从“指令执行者”转变为“创意策划者”,催生出新岗位,同时也将作为“智能生产工具”集成于产业链各环节,逐步成为企业的智慧中枢,进而对就业结构产生深远影响,既会创造出一些新的就业机会,也可能会对一些传统岗位造成冲击。
伦理道德问题凸显:随着AI大模型技术的不断发展,伦理道德和社会公平问题日益凸显,如AI大模型在决策过程和输出结果上的可解释性变得困难,难以让用户理解和信任,还可能出现算法偏见、虚假信息生成等问题,对社会公平和正义造成负面影响,因此加强AI技术的可解释性、透明度以及监管和法规制定成为了必要的措施。
伦理道德与社会影响趋势
云服务厂商成为重要参与者:云服务厂商凭借其强大的算力和数据资源,成为大模型技术应用的最大推动者之一,为大模型的训练、部署和应用提供了重要的基础设施支持。
基础大模型与专业垂类大模型并行发展:基础大模型行业呈现出明显的收敛态势,逐渐向科技巨头收拢,形成少数几家主导市场的格局,而专业和垂类大模型则呈现出“百花齐放”的态势,各类专业模型、行业模型不断涌现,满足不同行业的特定需求,形成“杠铃式”发展的格局。
市场规模快速增长:大模型市场呈现出爆发式增长的态势,预计到2030年,我国大模型市场规模将超过2200亿元,年复合增速在40%以上,其在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业得到了广泛的应用。
市场发展趋势
应用模式更加灵活:一方面,大模型通过开源等策略降低了技术和使用门槛,助力生态伙伴开发适配多类型芯片的大模型解决方案,推动大模型走向普惠应用;另一方面,大模型应用落地服务强调开箱即用,以满足不同用户的需求。
应用场景拓展与创新:大模型的应用场景不断拓展和创新,从最初的自然语言处理领域,逐渐扩展到图像、视频、音频、3D内容等多模态领域,如文生图、文生视频等领域取得了显著进步,为人们带来更加丰富和多样化的体验。
垂直行业深度渗透:大模型从内容生成等基础领域向工业研发、医疗诊断、金融风险预测、教育个性化教学等价值高地延伸,通过解决行业核心痛点实现对产业环节的深度重塑,成为推动千行百业智能化升级的核心引擎,重构各行业的价值链。
应用发展趋势
模型性能持续优化:模型参数量及规模快速增加,出现“智能涌现”,提升了模型在复杂任务下的表现和泛化能力,未来具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最有可能成为新的风口。
算力效率提升:稀疏结构可有效降低大模型对算力的消耗,如Google的MoE和LimoE模型。同时,并行训练和混合精度训练技术也在不断发展,以提高训练效率和算力利用率。
开发效率提升:“基础模型+微调”的开发范式具有数据需求量小、训练时间短、落地边际成本低等优点,推动大模型从“以参数规模取胜”向“以高质量学习取胜”转变,加速了大模型的迭代和应用开发。
训练方法演进:从监督学习到无监督和半监督学习的转变,无监督/半监督训练在大模型阶段再次成为主流,这种方式能够更高效地利用大规模无标注数据,提升模型的自学习能力。
端云协同:云端与边缘设备协同构建“强算力+低延迟”架构,形成端云协同的模式。模型轻量化技术的发展使百亿参数模型可部署于手机、IoT设备等终端,端侧大模型在隐私保护、实时响应上的优势凸显,与云端大模型互相配合,共同为复杂场景提供支撑。
多模态融合:通用模型正从单一文本模态向视觉、语音、三维空间等多模态交互升级,多模态大模型具备对不同规格、类型数据的理解和生成能力,能够更全面地感知和理解世界,为各种复杂应用提供更强大的支持,如在医疗领域综合分析病历文本、医学影像和语音记录,在自动驾驶中融合道路图像、传感器数据和语音指令等。
技术发展趋势
顶会论⽂
CV
PR 2024 | 快⼿ 8 篇论⽂⼊选计算机视觉顶会 .................................................................................................. 443
快⼿ 4 篇论⽂⼊选⼈⼯智能领域顶会 ACL
2024 ......................................................................................................... 450
快⼿ 3 篇论⽂⼊选 ACM ⽹络搜索与数据挖掘国际会议 WSDM 2024 ................................................................... 454
快⼿ 5 篇论⽂⼊选⼈⼯智能领域顶会 AAAI 2024 ....................................................................................................... 457
CV
PR2024 论⽂解读|对⻬⼈类审美!MPS 让图像⽣成评估更“懂你” ............................................................... 463
EC
CV 2024 | 处理⼤模型让快⼿视频更清晰 ............................................................................................................... 470
ACL
2024 | Parrot(鹦鹉):增强⼤语⾔模型在多轮对话中的指令跟随能⼒ ..................................................... 477
AT
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