引言
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术逐渐成为行业关注的焦点。广电运通作为国内领先的人工智能企业，其自主研发的“望道”大模型引起了广泛关注。本文将深入剖析“望道”大模型的真实身份，探讨其是否属于正规创新，还是技术模仿。
望道大模型简介
1. 技术背景
“望道”大模型是广电运通基于自主研发的aiCore System人工智能大数据平台，结合业界最新技术成果和多年行业知识积累，构建的面向金融科技、城市智能两大领域的行业大模型。
2. 技术特点
- 多维知识引入：整合金融、政务等多个行业的专业知识库，提升模型的理解能力。
- 多级开发范式：采用通用大模型预训练精调的开发范式，降低AI开发门槛。
- 中文能力增强：针对中文语言特点进行优化，提高模型在中文领域的表现。
- 行业能力增强：深入金融、政务、交通等行业场景知识萃取，提升模型在特定领域的应用能力。
3. 核心优势
- 自主可控：基于自主研发的技术平台，确保技术安全可控。
- 领域增强：针对特定行业进行定制化训练，提高模型的适用性和准确性。
- 安全可靠：采用多种安全措施，确保模型运行过程中的数据安全和隐私保护。
- 企业定制：根据客户需求提供定制化解决方案，满足不同场景下的应用需求。
望道大模型的创新性分析
1. 技术创新
“望道”大模型在技术方面具有一定的创新性，主要体现在以下几个方面：
- 行业知识库整合：通过整合多个行业的专业知识库，提升了模型在特定领域的理解能力。
- 多模态交互能力：支持文本、语音、图像等多种数据形式的输入与输出，满足不同场景下的交互需求。
- 智能体应用：通过构建AI智能体，模拟人类行为，完成复杂任务。
2. 应用创新
“望道”大模型在应用方面也具有一定的创新性，主要体现在以下几个方面：
- 数字审计：通过自动化技术提升审计工作的效率，降低审计成本。
- 政务服务：为市民提供便捷的服务体验，缩短等待时间。
- 金融科技：为金融机构提供智能化支持，提高业务效率。
望道大模型的技术模仿性分析
1. 技术模仿
虽然“望道”大模型在技术方面具有一定的创新性，但也存在一定的技术模仿现象：
- 通用大模型预训练精调：与ChatGPT等通用大模型采用类似的技术路线。
- 多模态交互能力：与现有的一些多模态交互技术类似。
2. 应用模仿
在应用方面，“望道”大模型也存在一定的应用模仿现象：
- 数字审计：与现有的数字审计技术类似。
- 政务服务：与现有的政务服务系统类似。
结论
综合分析，广电运通的“望道”大模型在技术方面具有一定的创新性，但也存在一定的技术模仿现象。在应用方面，其创新性相对较低，存在一定的应用模仿现象。因此，可以认为“望道”大模型属于正规创新与技术模仿的混合体。在人工智能技术快速发展的今天，广电运通应继续加大研发投入，提升自主创新能力，为我国人工智能产业的发展贡献力量。