从单模态到全模态：大模型引领智能新时代

中国科学院大学教授徐俊刚在分享《大模型发展趋势与应用》的讲座中，系统地解析了大模型这一人工智能领域的前沿热点。他首先深入阐述了大模型的定义，指出大模型是指通过大规模数据训练、具备强泛化能力的深度学习模型。徐教授根据不同应用领域和技术特点，将大模型分为通用大模型和行业/垂类大模型，并进一步解构了大模型生态系统的构成，涉及数据收集、算法研发、硬件支持、应用开发等关键环节。

在谈到大模型的技术核心时，他详细介绍了预训练和精调的过程。预训练阶段主要是利用大规模通用数据训练出基础模型，而精调阶段则针对特定任务或领域的数据进行优化，增强模型的专用能力。这种两阶段的训练策略，使得大模型具备了更高的适用性和灵活性。

大模型的发展趋势

徐教授指出，当前大模型的发展呈现出三个显著趋势：

1. 从单模态到多模态再到全模态
   初期的大模型多集中于单一模态（如文本或图像），而如今的研究和应用已逐步向多模态（同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频）过渡，未来更将迈向全模态的综合智能，这种进化使模型能够更高效地理解和处理复杂的现实场景。

2. 行业/垂类大模型的崛起
   他强调，行业/垂类大模型将在未来成为发展的重点。这类模型能够针对特定领域（如金融科技、生命科学、智能制造）进行深度优化和应用，为这些领域的技术创新提供强大动力。例如，在金融科技领域，大模型可以用于精准的用户画像、信用评估和反欺诈检测；在生命科学领域，可用于药物发现、基因编辑和医疗诊断。

3. AI Agent和全模态智能机器人的爆发
   基于大模型的AI Agent（人工智能代理）被视为下一个重要爆发点。徐教授认为，未来AI助手将无处不在，从个人办公到生活服务，AI Agent将成为不可或缺的帮手。此外，具备全模态理解能力的智能机器人（具身智能）将成为产业新的增长点，这类机器人能够自主学习、感知和行动，有望在制造业、物流、医疗等领域带来革命性变革。

大模型的广泛应用

徐教授通过多个实际案例和应用方向展示了大模型的强大潜力：

• 办公自动化
  大模型在智能客服、文本摘要生成、文档校对等领域展现了显著优势，极大提升了企业的运营效率。

• 代码生成
  基于大模型的自动化代码生成工具，可以帮助开发者快速实现代码编写、优化和调试，大幅缩短软件开发周期。

• 图像与视频处理
  大模型广泛应用于图像识别、视频内容分析、风格迁移等领域，为媒体娱乐和创意产业注入了新的活力。

• 金融科技
  在金融领域，大模型被用于风险预测、反洗钱识别、交易异常监测等关键任务，提升了金融系统的安全性和稳定性。

徐教授的分享，不仅为听众展示了大模型当前的发展图景，也为未来的技术演进描绘了清晰的蓝图。他指出，随着大模型的进一步成熟，跨领域协同、技术创新和生态构建将是推动其发展的重要动力。大模型不只是科技的工具，更是变革未来生产方式和社会生活的重要力量。

标题：从单模态到全模态：大模型引领智能新时代

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