Disputa sobre aplicações de grandes modelos: o futuro de apps independentes versus AI incorporada A batalha pelos grandes modelos de IA está se intensificando. Além da competição entre os próprios modelos, outra questão importante é como esses modelos serão aplicados e integrados em produtos reais. Atualmente, existem duas abordagens principais: 1. Desenvolver aplicativos independentes baseados em grandes modelos, como o ChatGPT. 2. Incorporar capacidades de IA em produtos existentes, como o Microsoft 365 Copilot. Qual dessas abordagens prevalecerá no futuro? Isso tem sido objeto de muita discussão na indústria. Os defensores dos aplicativos independentes argumentam que eles podem oferecer uma experiência de usuário mais focada e poderosa. Eles acreditam que interfaces dedicadas podem aproveitar melhor as capacidades dos grandes modelos. Por outro lado, os apoiadores da abordagem de incorporação afirmam que integrar a IA em ferramentas existentes é mais conveniente para os usuários e pode melhorar significativamente a produtividade em cenários do mundo real. Na realidade, é provável que ambas as abordagens coexistam no futuro próximo. Diferentes cenários de uso podem exigir soluções diferentes. No entanto, à medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, a linha entre essas duas abordagens pode se tornar cada vez mais tênue.

As principais tendências de desenvolvimento dos produtos de grandes modelos de linguagem se refletem principalmente nos seguintes aspectos:

1. Encontrar cenários de necessidades reais é fundamental. Não se deve buscar apenas inovação tecnológica, mas sim resolver problemas reais dos usuários.

2. Aplicativos independentes e aplicações incorporadas coexistirão. Aplicativos independentes precisam de mais tempo para acumular usuários e cenários, enquanto aplicações incorporadas podem ser implementadas rapidamente aproveitando ecossistemas existentes.

3. A homogeneização dos produtos é séria, exigindo competição diferenciada. Atualmente, muitas aplicações de IA têm funções e formas semelhantes, e no futuro será necessário buscar avanços em cenários específicos.

4. Os dados e feedback dos usuários são cruciais. Os produtos de IA precisam ser otimizados através do uso contínuo, e obter dados reais dos usuários é fundamental.

5. Os modelos de negócios ainda estão em fase de exploração. Como alcançar lucros sustentáveis é um desafio importante para as aplicações de IA.

6. A integração com cenários de negócios existentes é um caminho viável. Aproveitar ecossistemas de plataformas maduras pode rapidamente obter usuários e cenários de aplicação.

7. Personalização e inteligência são direções de desenvolvimento. As capacidades de IA trarão experiências de serviço mais inteligentes e personalizadas para os usuários.

8. O desenvolvimento diversificado será a norma. Diferentes tipos de aplicações de IA buscarão os melhores caminhos em seus respectivos campos.

Em geral, encontrar cenários de implementação adequados, resolver necessidades reais e estabelecer modelos de negócios sustentáveis são fundamentais para o desenvolvimento de produtos de grandes modelos. A inovação tecnológica é certamente importante, mas criar valor para usuários comuns é a chave final.