11月29日，由北京市科委中关村管委会、北京市经济和信息化局、海淀区政府、浪潮信息主办的2023人工智能计算大会在北京顺利召开，循环智能（Recurrent AI）受邀参加大会，与现场专家、学者和媒体探讨了智算基础设施、生成式AI与大模型技术、产业数智转型成果等热点话题，并就如何促进AI大模型技术融合创新与产业落地发表了主题演讲。

循环智能AI负责人陈虞君演讲中

大模型的突破和生成式人工智能的兴起，意味着人工智能正在从完成如自动回答、语音识别、图像识别等特定任务，迈向拟人类智能水平，具备自主学习、判断和创造等能力。对于企业而言，将不再局限于思考“如何在产品/流程中增加智能化能力”，而是需要更多关注如何使用人工智能实现产品、流程、销售的革新。在这种背景下，企业在应用AI大模型技术上会面临哪些挑战，哪些场景最容易看到成效？在会上，循环智能AI技术负责人陈虞君博士通过主题为“AI大模型在企业服务场景下的探索与实践”的演讲，与现场观众分享了循环智能在大模型应用上的一些成果：

1.长文本输入，是企业级应用的刚需

千循零样本AI平台接入了Moonshot AI最新千亿参数大模型，支持长达20万字的长文本输入，在目前可产品化使用的大模型中排名第一。长文本输入在企业使用场景中解决了以下难题：1）分割文本输入而导致的语义割裂 ；2） 快速遗忘导致的角色形象难以保持；3）复杂沟通场景的数据价值无法挖掘等。

例如，在法律文书处理上，用户只需将长度不等的多个不同格式的文档上传，即可完成文档摘要、跨文档知识整理、关键信息对比，并对类似法律案件提供处理建议等。在企业知识库场景上，借助长文本技术和检索功能，可以应对超大规模的企业知识库，在多轮知识库提问后，仍可对上文中的内容进行归纳、总结；在金融场景里，企业人员可以将需要分析的财报全部上传，即可快速通过模型查找所需的各项信息，并通过模型进行多维度的分析和对比；在房地产销售场景中，大模型亦能从销售与客户之间的多通语音和文本沟通数据中，快速提取客户画像、客户反馈、销售执行表现、竞品等分析内容。

2.生产效率至少提升5倍，“准确率”和“召回率”都远超前代模型

在销售场景中，语义建模往往耗时长、识别范围有限，通常语义建模和优化的速度还赶不上促销活动的周期，这在赋能销售的场景上一直是痛点。而大模型赋能销售，为各企业带来新增长一定是必然趋势。

例如，房地产销售过程中产生大量客户沟通数据，这些数据转化成文本都超过几万字，传统方式需要人工根据任务需求创建多个维度的语义模型，并切割语音或者文本文件进行语义点的抽取，数据处理范围有限，自然会影响业务交叉分析的准确度和深度。有了千循零样本AI平台，信息抽取速度、广度和准确度都有了极大地提升。对于高频、易变的活动信息，只需将活动文档上传，一线人员即可快速查询并应用。同时，一线人员与客户的沟通内容也可以快速由大模型抽取出动态个人客户画像和群体客户画像，从而为销售策略和业务决策提供更加准确的数据支撑。

作为企业级大模型应用的先行者，循环智能早在2021年就与华为云一起发布了首个千亿参数的盘古NLP大模型，并且成功地将大模型技术应用到业务开发流程中，不仅带来了语义模型生产效率的数倍提升，而且积累了丰富的大模型研发和工程化应用的经验。

现场观众体验千循零样本AI平台

2023年初，循环智能推出“千循零样本AI平台”，内置千循百亿参数大模型、盘古NLU大模型，在10月又接入了月之暗面最新研发的支持长文本输入的千亿参数大模型，不仅解决了企业长文本应用难的问题，而且极大地降低了幻觉问题。在应用上，循环智能与北京银行、自如等行业头部公司展开了基于大模型的应用合作，助力更多企业在销售、客户经营和服务等业务流程中实现大模型技术的价值落地。

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责任编辑：kj005