当前，大模型技术正在为各行各业注入新动能。吴华也从人类经历的技术革命为示例阐述◆◆，人类经历的三次工业革命分别以机械技术◆◆★、电气技术和信息技术为核心驱动力。驱动工业革命的核心技术表现出很强的通用性■★★■★，呈现出标准化、自动化★◆★、模块化的工业大生产特征★◆■◆。如今■★，第四次工业革命正在发生，人工智能技术趋向标准化★◆★、自动化和模块化，进入工业大生产阶段■■，赋能农业、制造、能源、交通、金融、教育、医疗、媒体等千行百业转型升级。

　　例如，智能交通方面◆■■■◆，基于文心大模型，事件检测准确率超95%，应急处置效率和信息发布效率提升90%，帮助京雄高速运营管理实现跨越式变革；智能创作方面◆■★★★，文心大模型支持100多项多模态AI能力★◆■◆■★，累计使用次数突破22亿；智慧财务方面，跨多平台繁琐操作整合为报销智能体自动实现，报销操作秒级完成★■★，报销效率提升83%，提供7 x 24h智能服务★◆■◆■。

　　吴华最后表示，大模型技术正在为各行业注入新动能★■◆，大模型潜力正在不断释放，赋能新质生产力，为经济与社会发展贡献力量★◆■。

　　公开资料显示◆◆★■，百度在2019年3月发布了文心大模型1◆★.0，现已经升级到文心大模型4.0 Turbo版。截至目前，文心一言用户规模已破3亿，文心大模型日均调用次数超7亿◆★◆，日均处理文本Tokens超1万亿。

　　以文心大模型为例，百度文心知识增强大模型从万亿数据和千亿知识中融合学习，提出了知识内化与知识外用技术，模型效果和效率显著提升★■◆★■。突破了基于思考模型的智能体技术，包括理解、规划、反思和进化，能够通过慢思考的方式调用工具完成复杂任务，在与环境的互动中自我进化。吴华也在现场解读了智能体的思考过程，演示了智能体如何经过思考调用工具。

　　此外，人工智能带来科学研究范式变革★■★◆◆■，为科研创新带来更多可能。例如，在蛋白质结构预测中，通过深度学习算法能够快速准确地推测蛋白质的三维结构★■，加速了药物研发和生物学研究的进程。

　　吴华介绍■◆■◆，大模型的学习方式与人类相似，有“先天学习”机制★◆■◆，也要“后天学习”■★◆◆◆★。首先要构建■◆◆★◆“先天”学习机制★★◆，如神经网络并行算法◆★■■■，形成类似人类★★★◆“语言大脑皮层■■”机制，通过文本自监督预训练，将公开通用知识和专有行业知识学习到模型中。在此基础上★★，通过★★■■“后天学习★★■◆”从环境中获得反馈，逐步提升理解、生成◆★◆◆★■、推理、记忆等能力★★◆◆■■。这种方式使大模型具备通用能力★◆。

　　随着技术的进步■★，为什么说大模型引领了人工智能的发展◆■★？吴华表示★◆◆■★★，大模型具有效果好、泛化性强■★◆、研发流程标准化程度高等特点。在技术通用性方面◆■■◆★★，大模型在不同任务、语言、模态★◆◆★■◆、场景的通用性都变得越来越好。这些都进一步引领了人工智能向前发展★★■◆★■。