百度文心一言公布“满月”成绩单：已完成4次技术迭代，推理成本降为原来的1

4 月 25 日，百度智能云在上海召开文心一言技术交流会。据了解，文心一言开启内测一个月以来，已完成 4 次技术版本升级，大模型推理成本降为原来的十分之一。百度集团副总裁袁佛玉表示，大模型和生成式 AI 的技术突破，使得全球性的“AI 再造”已经拉开序幕，甚至是一开场就进入了白热化的态势。

在技术底座层面，百度智能云拥有全栈自研的 AI 大底座；在大模型平台层面，拥有全球首个一站式的企业级大模型平台，未来将助力中国企业实现数字化转型和智能化跃迁。

在企业服务方面，3 月底开始，百度智能云大模型平台启动首批企业内测，未来将针对不同客户和开发者的需求，提供公有云服务、私有化部署两种服务模式。百度智能云的六大智能产品系列，也将基于文心一言全面升级，未来将在安全评估完成后上线。

“文心一言将根本性的改变云计算行业的游戏规则，未来 MaaS将成为云计算的主流商业模式，每个企业都将拥有一个智能底座。因此，企业要尽快行动起来，重新思考自己的优势是什么、如何用 AI 放大这个优势。”袁佛玉说。

据悉，文心一言自发布一月以来已完成 4 次技术迭代，相较最初版本推理效率提升了 10 倍，模型算力利用率提升了 1 倍，在模型性能和成本实现了大幅优化。

3 月 27 日，百度智能云大模型平台开始面向首批企业客户启动内测，目前已经与不同领域客户联合研发，在智能办公、旅行服务、电商直播、政务服务、金融服务五大领域打造行业样板间。

百度智能云 AI 与大数据平台总经理忻舟表示，百度智能云大模型平台，是全球首个一站式的企业级大模型平台。之所以称为全球首个一站式平台，是因为它不但提供包括文心一言在内的大模型服务，还提供大模型开发和应用的整套工具链。此外，该平台不仅提供文心一言大模型服务，还支持各类第三方大模型，未来将成为大模型生产和分发的集散地。

据了解，百度智能云大模型平台将根据不同企业及开发者需求，提供公有云服务、私有化部署两大服务模式。

在公有云服务方面，百度智能云大模型平台将提供:推理、微调(通过高质量精标业务数据，高效训练出特定行业的大模型)、托管(将模型发布在百度智能云，以实现更加稳定高效的运行)三种服务，大幅降低企业部署大模型的门槛。

在私有化部署方面，支持软件授权、软硬一体(提供整套大模型服务及对应的硬件基础设施)两种方式。私有化部属能够满足对数据监管有严格要求的企业客户需求。

会上，忻舟现场演示了百度智能云大模型平台与不同行业客户联合研发的内测 demo。

以石墨文档为例，在接入文心一言内测后，石墨文档研发出多个快速创作功能，辅助用户高效办公。AI 助手“石小墨”能够快速生成简历、合同、故事等各种内容。比如起草合同，用户只需给出简单诉求，1 分钟就能完成一份条款清晰的合同初稿。

在智能办公领域，忻舟现场演示了文心一言制作 PPT 的内测功能，只需简单提出需求，文心一言就能自动生成内容，设计排版，并可根据要求持续调整优化。未来仅需 3 分钟就可以做出来一份格式精美、内容丰富的 PPT。

在电商领域，直播带货是商家的核心场景，但直播团队往往成本高昂。而接入文心一言后，只需把商品基本信息输入给文心一言，就可以自动生成不同风格的营销文案，再一键开启数字人直播，便可以帮商家实现 7*24 小时的不间断直播带货。

百度智能云 AI 应用产品部总经理刘倩表示，在申请文心一言内测的企业中，文案创作、智能对话、办公提效三大领域为高频需求场景。对此，百度智能云的六大智能产品系列，将率先基于文心一言全面升级，未来将在安全评估完成后上线。

百度智能云“智能客服”将基于文心一言升级应答辅助、会话小结、智能工单等功能，并将提供更聪明、更拟人的机器客服。刘倩表示，根据测算，文心一言可将智能客服的知识生产效率提升 9 倍，多轮对话构建成本下降 65%，终端用户能明显感觉到更像真人客服。

在政务方面，百度智能云的政务服务助手、社区咨询助手、城运洞察助手等智能产品也将全面升级。未来，文心一言能够基于政务网站的信息，实现对不同用户问题的精准回答，辅助民众快速查询、便捷办事；辅助政府部门高效分析、精准治理。

在金融领域，百度智能云的金融投研助手、投顾助手、合规助手、营销助手也将升级。未来，金融领域的智能产品既可用文心一言自动生成财报、数据报告等，也可帮助客户经理完成客户账户扫描、资产配置等工作。

企业知识管理方面，将基于文心一言大模型升级知识搜索全链路，通过知识助手交互、搜索结果生成、长文档分析摘要等，盘活企业数据资产，提升员工知识获取效率。

在数字人直播领域，未来，百度数字人平台将基于文心一言，生成商品营销的推荐话术，并进行数字人的风格化人设管理，实现 7*24 小时不断播。

刘倩表示，把人工智能应用到企业中需要三大要素:人才、平台和工具、方法论。大模型时代，一方面，提示词工程师将迎来爆发增长，学会如何向大语言模型提问变得非常重要。另一方面，完善的开发平台、工具和方法论也决定了 AI 应用开发的效率和效果。