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探索AI赋能企业：从挑战到机遇的转变

在当今商业环境下，将人工智能（AI）融入工作流程已经成为众多企业的共识。然而，这一过程并非一帆风顺，企业面临着一系列挑战，包括获取高质量的行业特定数据、确保AI模型与业务场景无缝对接，以及克服员工对AI技术的疑虑等。明略科技集团对此给出了积极的回应，去年推出了名为“小明助理Copilot”的一站式大模型AI智能助理，旨在解决上述问题。

实践与分享：大模型在企业中的落地之道

明略科技的创始人兼CEO吴明辉在混沌学园分享了企业自身实践与行业洞察，聚焦于大模型在企业落地的关键要素与策略。以下是核心要点：

• 效果与参数的关系：大模型的参数量并不直接等同于效果的提升。在实际应用中，关键在于模型能否准确获取和利用所需信息，而非单纯依赖参数的大小。

• 问题检测与能力评估：通过提出特定问题，如“美国的哪一个州与其他州不接壤”，可以检验模型是否具备理解地理知识和逻辑推理的能力，进而评估其实际应用价值。

• 知识工程的重要性：在大模型时代，企业需重视知识管理，将隐性与显性知识有效整合，以增强AI助手的理解和应用能力。这包括对陈述性知识和程序性知识的区分与利用。

• Prompt与CoT技术：Prompt工程与CoT（思维链）技术对于提高大模型的交互性和解决问题能力至关重要。通过清晰的提示与逻辑推理，模型能更好地执行任务。

• Agent角色与知识组织：Agent作为模型与工具、计划等元素的整合者，能够高效地组织和应用知识，助力企业实现智能化升级。

• 数据与知识管理：企业在整理数据和知识时应考虑权限问题，采用四象限分析法，合理规划数据公开程度与推理复杂性，以优化与大模型的连接。

• Copilot的角色与应用：明略科技的小明助理Copilot作为副驾驶，旨在辅助员工决策与操作，提升工作效率，通过日常互动，员工能够熟练运用大模型解决工作生活中的问题。

• 技术红利与早期采纳：掌握新技术并尽早应用，能够为企业带来竞争优势，正如彭博社和秒针系统在各自领域的成功所展示的那样。

结语：迈向AI驱动的未来

面对AI的挑战与机遇，企业应采取系统性的方法，重视知识工程、技术融合与员工培训，以充分利用AI的力量，推动业务创新与发展。通过实践和分享，明略科技展示了如何将大模型有效嵌入企业生态，为其他寻求数字化转型的企业提供了宝贵的经验和启示。