2024AIGC教育的创新应用趋势与机遇.pdf
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1、 2 导览 4#观点 1:数字科技演进的两条主线,人和场。4#观点 2:AI 大模型的发展趋势 4#观点 3:教育方向,总体来讲可能是四个主要环节,教、学、评、用 5#观点 4:创业者有时需要跳出 AI,从教育的核心价值出发,看未来教育还有什么样的可能性 6 7#观点 1:在教育企业的场景上面如何结合大模型和 AIGC 的能力,目前主要在两个方向做提升,学习端和教研端。7#观点 2:腾讯云面向教育类企业的客户提供了一个全栈 AI 能力矩阵,我们称之为 1+N,1 套行业大模型的生产工具,以及 N 个可以落地的专业场景 7#观点 3:腾讯云强大的算力底座可以提供各种业务的支撑。.9 10#观点
2、1:AI 不一定能取代人类,但 使用 AI 的人能够取代不使用 AI 的人。10#观点 2:有了技术支撑,才能搞清系统,有了系统,才能搭建明确的工作流程,有了流程以后组织才能进步,组织进步的时候,公司盈利能力各方面能力都会得到增长。11 13#观点 1:AI 的迅猛发展离不开算力的支撑 13#观点 2:AMD 在技术创新、产品多样性、市场扩张、成本效益、生态兼容性方面有哪些核心优势?13 3#观点 3:AMD 一直在通过内部的产品的创新,和外部的投资合作,来加强 AI 实力。.14 16 16 17 17 18 4 正文#观点观点 1 1:数字科技演进的两条主线,人和场。:数字科技演进的两条主
3、线,人和场。AIGC 领域很多人说目前真正赚钱的公司就一家,就是那个卖铲子的(英伟达)。确实从商业现实来看,AIGC还在快速发展,需要资金、算力等大量投入,创业短期之内获得高额回报还是比较难的,底层卖算力的公司确实能直接赚钱,那么做平台、做应用这样的公司,到底怎么办?这是个核心问题。我觉得可能要从更长的逻辑看这个事情。我认为数字科技未来发展有两条主线,人和场。我认为数字科技未来发展有两条主线,人和场。今天开会就是一个典型的场,但是实际上今天的场不仅仅包括物理的部分,还包括数字的部分,比如在线会议。但为什么我们有了很多在线的产品和服务,有很多的事情还是需要面对面才能解决?是因为今天数字化的场还不
4、够完善,因为追求效率,很多信息其实缺失了。那么围绕“场”,现在还缺什么样的信息,能够用数字化的方式去复现?今天做的最多的第一个是视觉,然后还有交互时的感知。那其实还有其他的感官、信息,未来需要在技术上继续创新突破,比如嗅觉、味觉等,能够用数字化的方式进行复现和增强,数字化的场就能够提供逼近、甚至超越现实的体验。#观点观点 2 2:AIAI 大模型的发展趋势大模型的发展趋势 第二条主线就回到今天最关注的 AI 这件事情上。在大模型出现之前,AI 能力还是比较有限的,它是单一任务的。下围棋就只能下围棋,不可能再做其他事情,基本只能在工具层面。今天最大的突破是大模型AI具备了多模态能力,像GPT到4
5、的时候很快演进出来,它既能处理文字,5 也能处理语音,还能处理图像,甚至到 sora 的时候能处理视频,它就越来越像人。当它能够处理多模态信息的时候,智能就有了明显的飞跃,快速逼近人,也引起今天最大的争议:未来到底是 AI+人(AI 增强人)还是 AI-人(AI 替代人)?为什么大模型这件事情会变得这么厉害?因为 open AI 的“scaling law”,也就是大力出奇迹,堆算力、堆参数,涌现了智能。但是现在,开始出现一些分叉的情况,这是我们的机会。回到回到大模型大模型本身来讲本身来讲,就是就是通过通过无监督无监督学习学习、有监督、有监督学习,学习,加上加上人类反馈人类反馈强化学习三件事情
6、实现强化学习三件事情实现的的,过程中过程中堆了大量的数据,很多数据是这么多年互联网发展积累下来的,公共数据、开源数据、开放数据。所以算力所以算力和和数据,数据,实际上成为今天实际上成为今天 AIAI 时代的时代的核心竞争力核心竞争力。接下来的接下来的发展发展趋势趋势,第一个当然是多模态,再往前走是具身智能,第三个就是专业化、也就是 to B。到今天,通用大模型可能已经卷到一个阶段性的瓶颈期,比如ChatGPT用户数增长的持续放缓。未来可能就是两条路,一条路是 openAI 这样的公司,它有自己的技术信仰和星辰大海,继续相信自己的逻辑放大这样的资源投入,继续做通用大模型、实现通用人工智能(AGI
7、)。另外一条路,就是现在要做一些收敛了,比如行业大模型,做小型化、专业化。行业大模型里面跑的最快的,可能是像广告和内容这样的一些行业。然后接下来是泛软件包括互联网to C 的种种应用,也包括了 to B 的 SaaS 这样的一些工具,有些工具跑的也是比较快的。然后再往下,就是教育。当然教育这块又细分,整体而言教育还是比较快的,但是在基础教育校内部分,跑得比较慢。而教培行业市场化,就会跑得比较快。最后把场景打开做归纳,我们认为在场景上和 AIGC 结合也存在类似工业领域的微笑曲线,研发/设计和营销/服务两端跑得快、中间生产/运营跑得慢。它背后核心逻辑就是两个,一个是需求适配度、一个是数据可得性。
8、#观点观点 3 3:教育方向教育方向,总体来讲可能是四个总体来讲可能是四个主要主要环节,教、学、评、用环节,教、学、评、用 教教,国内针对学校用的像教师助手,已经有些高校科研项目在做,比如说生成教案、教辅材料、教纲等。6 学,学,生成式AI能够实现高效一对一辅导,根本原因在于这一波的大模型思维链能力比较强,能够拆解任务内容,分步进行更精准、个性化的内容输出。评,评,从目前来讲大模型和评结合还比较初级,因为这个原来单一任务的AI能够进行较好的辅助实现,大模型没有太大发挥空间。大模型在“评”的环节中,最大的优势是多元化的数据采集和处理,可支持像“五育并举”中基于多种数据的综合评价。用,这块其实就比
9、较丰富了用,这块其实就比较丰富了,像编程、科研、论文等等,但也会涉及,像编程、科研、论文等等,但也会涉及内容知识产权等一系列问题。整体来讲,整体来讲,随着大模型知识和性能不断提升,未来通识教育可能用通用大模型就能基本搞定了,但在随着大模型知识和性能不断提升,未来通识教育可能用通用大模型就能基本搞定了,但在特别专业的领域可能还需要专门的教育大模型来解决。比如科研领域,你有专业的数据、软件能力等特别专业的领域可能还需要专门的教育大模型来解决。比如科研领域,你有专业的数据、软件能力等储备的话,你做专门的教育大模型成功率就会比较高,因为这些数据、能力从公开领域拿不到,这就储备的话,你做专门的教育大模型
10、成功率就会比较高,因为这些数据、能力从公开领域拿不到,这就是门槛。是门槛。#观点观点 4 4:创业者有时需要:创业者有时需要跳出跳出 AIAI,从教育的核心价值出发,看,从教育的核心价值出发,看未来教育还有什么样的未来教育还有什么样的可能性可能性 国家看重的是创新人才的培养、科技人才的培养,这件事情是最关键的。虽然今天AI可能很厉害,但是周期可能也会比较长,因为目前 AI 的能力,真正能用到行业工作流里面的,从目前看还没有那么快。所以,有时候我们可能要跳出AI看未来教育,教育模式还有什么创新的可能,创新人才到底怎么培养等等,这可能是我们真正需要思考的问题。所以,教育不是必须用高科技,但是科技一
11、定会影响教育,我觉得将来的教育业务模式里面,多多少少是要考虑这样的核心背景。比如像北欧的自然教育,不用多少高科技也非常成功,这也是我们可以加强借鉴和发展的方式之一。7#观点观点 1 1:在教育企业的场景上面如何结合大模型和在教育企业的场景上面如何结合大模型和 AIGCAIGC 的能力,的能力,目前目前主要在两个方向做提升主要在两个方向做提升,学习,学习端和教研端。端和教研端。一个是在学习端可以提高知识获取的效率,可以放大知识产出的价值,能落地的场景包括像学习端的智能知识问答,智能课程摘要、智能学习陪练、甚至个性化学习的目标。另外一个在教研端,现在的大模型能力已经可以辅助大家做教学大纲的设计,包
12、括一些创意内容的生成,考试题目的生成,课程内容的制作以及多语言或者多格式的教材互转。#观点观点 2 2:腾讯云面向教育类企业的客户提供了一个全栈腾讯云面向教育类企业的客户提供了一个全栈 AIAI 能力矩阵,能力矩阵,我们称之为我们称之为 1 1+N N,1 1 套行业大套行业大模型的生模型的生产工具,以及产工具,以及 N N 个可以落地的专业场景。个可以落地的专业场景。所谓的 1 就是我们有一套行业大模型的生产工具,是一个面向 AI 研究者或者开发者开箱即用的平台,8 企业导入自己的数据,就可以在这个平台上快速训练出来专属领域、专属场景的行业大模型。在在 N N 的方向上,的方向上,客户场景是
13、最容易落地的方向,我举一些例子。N N-比如比如教育类教育类企业普遍有企业普遍有比较刚性的招生需求比较刚性的招生需求,在大模型结合后的人工智能客服系统,可以快速在各端接入学生或者家长的咨询需求,自动化生成相关回复,引入企微结合的大模型的辅助系统,还能实现相关用户数据的沉淀和综合的管理。N N-再比如再比如在在运营提效上运营提效上可以可以做一些教师的备课助手,做一些教师的备课助手,包括一键文本的教案,快速生成某个单元的课件等。比如腾讯云已有文生图能力,一段提示词之后可以快速生成教案配图,以及可以图生图,输出一些对应类似风格的图片内容。在一些应用场景包括封面制作、文案的插图、PPT 的配图、绘本的
14、生成等已经有客户在对接和使用。N N-在音频相关的能力上在音频相关的能力上,我介绍两点,第一个是文生音效,我这里有一个例子,你只要给它一段提示词,比如说秋天里的森林里回荡着脚步声和踩在落叶上的噼啪声。这个音效AI就可以自动生成的,适用在快速的动画配音、配图过程其他视频的配图上;第二个是语种的变换,可以保持在语种变换前后相关的音色特征、背景音还有原语种的各种音频情景持续的保留,在视频领域,我们也有一些案例,比如中文版的视频,腾讯云可以在转换完语言之后,在英文版的场景下面,去匹配语音和口型。N-在数智人能力上,现在能较成熟落地的是播报的数智人场景,腾讯自研的小样本数智人的生产工厂是一条快速的流水线
15、,只需要输入三分钟的真人口播视频,可以在 24 小时之内快速复刻出一个对应虚拟人形象,这个已经广泛应用在了很多口播和短视频的场景里面。有了数智人后,结合腾讯的智影平台做教育相关内容的课件,可以降低录制的时间和人力成本,提高课程生产效率。N N-还有还有管理服务管理服务中中的的 AIAI 助教问答,助教问答,能够对接海量知识,更精准生成答案,可以,可以让它限定在对应的企业内的知识里做交互,当然也可以打开自带的搜索增强的能力,去引入互联网上广泛的知识进行更泛化交互的对话。9#观点观点 3 3:腾讯云强大的算力底座可以提供各种业务的支撑。:腾讯云强大的算力底座可以提供各种业务的支撑。腾讯云的这些行业
16、 AIGC 方案,都离不开腾讯云强大的算力底座的支持,回归到腾讯公有云的能力,也是腾讯集团很多资源投入和时间积累的成果,包括在 IaaS 层上,像大模型上用的 HCC 高性能的算力,常规业务高弹性的计算、存储、网络资源,在 PaaS 层上的数据库、音视频、安全等能力,以及在 SaaS 层上的 TPAD、Coding 等效能提升工具,都能全面保障给各位客户提供高性价比的公有云解决方案。10#观点观点 1 1:AIAI 不一定能不一定能取代人类,取代人类,但但 使用使用 AIAI 的人能够取代不使用的人能够取代不使用 AIAI 的人的人。先来看看 AIGC 的浪潮、价值和趋势,第一个关键词叫“GC
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