直击国产大模型“心脏病”，清博智能的AIGC能力突出在哪里？

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的鸿沟，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。自ChatGPT出现，人工智能的“创造力”似乎找到得以实现的途径，国内相继推出了不少大模型，形成所谓的“百模大战”局面。清博智能作为一家专注于大数据、人工智能和元宇宙技术的创新科技公司，在AIGC层面有着不少的差异化优势。

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千亿级优质数据

直击国产大模型的“心脏病”

众所周知，英文互联网和中文互联网普及的时间差高达半个世纪，这一差距也直观反映在中国AIGC能力发展层面。如今高质量的学术论文、公开已标注数据集以英文为主，且英文拥有体量极大的训练用数据集，这对中文大模型的发展造成了一定阻碍，因此，数据内容端的问题也被戏称为国产大模型的“心脏病”。

作为全球首个实时接入全网结构化数据的大模型，先问大模型整合大型自然语言模型和专业数据挖掘系统优势，基于两千亿开源数据集。具有数据可溯源、实时同步、可视化分析等特点。

除了数量优势，清博智能还对数据进行了结构化处理，以确保数据源的质量。清博智能的大数据搭载专业数据分析引擎，可对事件进行传播分析、图表可视化与智能分析。同时也支持多维度分析，满足各类洞察需求。包括趋势分析、情感分析、渠道占比分析、媒体类型分析、关键词频率分析等。 大量结构化优质数据使清博AIGC性能达到最优解。

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应用端首次尝试

AIGC生成报告

AIGC的能力随着时间的变化，内容呈现复杂化、多维化的特征。除了早期的智能写作、信息检索、逻辑推理、交互问答这些基础的AIGC能力，我们还具备图表分析、行业定制等带有一定门槛的能力。更重要的是，清博团队最近还尝试利用我们的AIGC产品——先问大模型撰写舆情报告。比较有代表性的是《2023成都车展趋势观察》报告，其中部分观点由AI生成。

在对潜在消费者关注的话题预测方面，AI为我们提供了合乎逻辑且深度全面的总结内容，类似运用AI提升效率的模块化工作，也极大解放了清博智能报告组的生产力，同时很大程度提高了我们的工作效率。

目前AIGC商业应用的尝试正下沉至长尾场景。大模型的泛化能力、实时性、强推理与共情能力正在不断渗透到虚拟人、聊天机器人、知识图谱、合成数据、AIGS等领域，进行多维度的赋能，从而推动通用人工智能时代到来。在这个过程中，清博智能的元娲虚拟人生产力服务平台、仿真机器人、元宇宙、AR等业务线正在不断尝试匹配多种大模型，克服单一接口的局限，力求做到生成式人工智能更加全面、客观、多元。

作者：显萍  排版：芹苇

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