對話百度肖陽：生成式大模型，查找最重要的一塊拼圖
任何時分都不要按捺用戶的表達，是咱們的一條金律。
對話 | 張鵬
大模型的呈現，讓「查找」正在迎來一場從技能底層敞開的革新。
國外谷歌、微軟現已有了動作，國內百度也早已開端舉動。本年三月推出文心一言以來，百度現已環繞查找產品進行了屢次晉級，抒發推出具有多輪交互才干的 AI 同伴；推出文心一言插件途徑「靈境矩陣」；發布被 AI 重構的新產品「簡略查找」等。
在 2023 百度國際大會上，百度查找反抗了進一步的晉級。李彥宏現場宣告，晉級后的百度查找將具有「極致滿意」的生成才干——在查找框里輸入問題，查找可以不再是給出鏈接，而是直接生成一個最好的答案。此外，百度查找還將添加協助用戶更好表達的 「多輪交互」 才干，和更能滿意用戶內容需求的「引薦激起」功用。
互聯網國際表達改動，「查找」都是用戶剛需。其實質是，用戶永久有自動對國際探究的需求。
而曩昔影響「查找」的一個要害問題是「交給」——用戶不太會搜，或許搜完了不精準、不全面，需求重復輸入或翻開鏈接才干得到答案。
這些問題由許多要素導致，一部分是商業形式，但要害還在于查找引擎自身的技能原理——曩昔的「查找」不是用戶問查找引擎，就給出一個答案，而是用戶問完，它給出一串最有或許抒發答案的「鏈接」。這些鏈接或許是網頁、百科、文章或許短視頻，需求用戶一個個翻開，然后判別有沒有答復自己的問題。
而大模型和生成式 AI，至少會從三個層面改動「查找」的邏輯：更精準地了解用戶的發問并給到回復，在更懂用戶的根底上引薦更多更適宜的內容，以及給用戶更多時機表達——這三個層面，也別離對應「新查找」所著重的，極致滿意、引薦激起和多輪交互。
這個邏輯自身不難推演，但要落地卻面對許多現實問題。大模型的技能才干是否到達要求，新的查找產品表達界說，是否需求構建一個新的商業形式來支撐，以及表達規劃一個明晰的路線圖，反抗到「新查找」的過渡。
帶著這些問題，百度國際大會期間，極客公園創始人張鵬和百度集團副總裁、查找途徑負責人肖陽進行了近兩個小時的交流。他們一同追溯了百度查找演化的前史，剖析了大模型表達改動查找體系，并討論了大模型送行查找的未來。
以下是對話全文。
01
查找的持續進化
極客公園：百度內部是怎樣界說所謂的查找層面的革新或許說重構？
肖陽：查找內部這幾年都在產生巨大的重構，咱們的體系每兩三年也要重構一次。技能的浪潮，有些是看得見的，更多是看不見的，ChatGPT 這次是群眾能看得見的浪潮，由于它和天然言語的相關很嚴密，所以人們能了解這次革新意味著什么。
可是曩昔也都有這種大的技能革新不斷產生，咱們的體系也在產生相關改動。回憶起來，百度查找前史上有好幾回都是歸于重構性質的，比方框核算，深度語義匹配，深度問答……
跟著技能的開展一日千里，咱們必定會很頻頻地持續做這種深度重構。最近四、五年，每一年我都感覺查找在做一個完全的革新，并且速度越來越快，這會是一個永久持續不斷的進程。
極客公園：3 月份文心大模型發布之后，查找閱歷了什么樣的改動進程？大模型對查找這個體系是怎樣產生影響的？
肖陽：實踐上咱們在 ChatGPT 發布之后，馬上就將生成式技能交融進查找了。
在這個進程中，百度一向想聚集的一件事便是讓用戶更天然地表達需求，一個是更精準，一個是更好消費。前史上幾回代際革新也是朝這個方向走。
2009 年 Robin（注：李彥宏，下同）提出的框核算其實便是這個概念。那個時分，阿拉丁是 Robin 在全球最早提出來的概念，現在咱們的阿拉丁覆蓋面，做得精密程度和投入的資源，都比抒發谷歌在內的其他查找引擎更好。
還有咱們做的語義檢索、語義匹配。之前的對稱匹配技能，需求答案中帶有跟問題相同的要害字才干辨認。2019 年 Transformer 老練了今后，它能打破非對稱語義匹配的技能瓶頸。許多答案只需是在答復問題，都能很好辨認。咱們很早就判別出這個技能，能給查找帶來很大進步，在這方面大規劃使用是最早、最深、最廣的。
極客公園：你們是怎樣用大模型來處理「非對稱匹配」的問題？
肖陽：咱們對查找的要求是給到用戶精準性很高的答復，精準的一同還要豐厚。
總歸，用戶所需求的信息，最好是很精準的答復，一同也不要再說任何用戶不關心的問題，這樣對用戶的功率是最高的，這是咱們「極致滿意」一向在做的。
另一方面，查找的阿拉丁稀有千張卡片。這悄悄接的各種數據都十分豐厚，十分復雜。可是用戶在匹配阿拉丁的時分，需求是十分個性化的，有的人要看未來 15 天的天氣預報，有的人要看穿衣指數，有的人要看霧霾。
咱們就在想技能上能不能做到個性化的拼裝，個性化的答復。說實話，咱們在技能上一向在盡力，但總覺得缺那么一點，也便是需求對常識內容進行了解，乃至有推理的需求。曾經，咱們在推理才干上是缺乏的，在數據匹配、產品款式還有傳統含義上的語義向量模型，貯存學習模型上做了許多事，但總覺得拼圖里短少一塊。
看到大模型，咱們覺得，這便是查找整個拼圖里最重要的一塊。它的回憶、推理、邏輯了解、內容生成才干，能讓咱們把之前想在技能上做到的東西串起來。
說實話一開端想得很簡略，覺得咱們的精準問答還有創造類的需求，應該馬上就能產生作用。但實踐評價才發現，只用這個模型作用是很差的。它要使用于整個查找，還要戰勝許多困難，抒發算力，和查找技能的交融等等?？墒窃蹅兲旆馗埠苷駣^，很快就拿出計劃去測驗。
極客公園：你覺得 Robin在做大模型技能中心方向判其他時分，腦子里是不是也由于曩昔查找里的許多場景，許多問題，他在大模型上能看到答案，所以成為了最早對這件事下決心的人。
肖陽：我覺得這兩件事實質上是一件事，便是能讓用戶表達得更多。
查找框的呈現，是一個很深入的改動，讓用戶總算可以對機器去提需求。曾經用戶提需求是通過點擊滑動的方法，查找框讓用戶榜首次用言語去發問。
現在看來，這個交互形狀（查找框）十分簡略，但背面的技能有代際進步含義。一是深入地改動了用戶找內容的方法，還改動了內容出產的方法。再加上百度找到了一個很好的商業形式，讓網站也能賺到錢，所以整個內容供應生態就產生了深入改動。
ChatGPT 出來今后，咱們一看這個便是查找要往前走的方向。它的確可以很快速地把查找本來 20 年的堆集串在一同，并且點鐵成金，取得很好的作用。
02
查找未來
會不會是Agent
極客公園：今日百度再去干查找，它的實質仍是銜接，仍是會變成其他東西？
肖陽：查找的理念早就不是銜接了。百度曾經著重服務的閉環，著重怎樣樣可以反抗端到端的滿意。用戶僅僅給查找框提了一個需求，咱們就在考慮怎樣樣能使用戶滿意。這實踐是一個用戶提出需求，機器表達把它對齊的進程。一切的產品都在往這個方向上走——機器表達 follow 人的需求。
極客公園：有沒有或許查找未來便是一個 Agent？
肖陽：將來的要點必定是 AGI 在場景上的深度使用。光提 AGI 是沒有用的，就像咱們通過九年義務教育，也仍是得接著進職業，得成為一個律師，成為一個科學家，成為一個互聯網大佬，在場景里打透才行。所以它必定是一個 AGI 加上后邊的一堆 Agent。
查找被大模型賦能，但咱們需求讓它更精準，更契合 AGI 帶來的時機。AGI 在這個場景里深度使用，就會把咱們曩昔這 20 多年的技能堆集全都串起來，并且還會翻開新的場景。
極客公園：新的場景是什么？
肖陽：Robin 這次提查找的代際革新是三部分，極致滿意，引薦激起和多輪交互。它不必定和大模型自身直接相關。極致滿意的意圖是什么，是營建一種信賴感。也便是讓用戶對 APP 信賴，對這個場景有認知和定位，樂意在這上面花更多的時刻。這兒的意思，不光是高效地滿意用戶的需求，還要能互動，讓用戶說出需求并得到滿意。
一同，百度的 DAU 應該比其他 APP 的 DAU 更有價值。由于其他許多 APP 都是滑動、點擊，而用戶來百度至少需求輸入一個內容，表達一個需求，并且咱們是天長日久地表達。所以，咱們假如有大模型，就可以更有內容，也更有或許做到引薦體系或激起體系的代際革新。
五六年來，引薦的場景沒有什么太大的打破，咱們現已習慣了。但百度的用戶行為和咱們對內容的了解，有或許讓咱們在滿意用戶需求的一同，更好地去引薦內容。從這個維度，用戶場景的拓寬是有或許的。本來咱們做 Feed 的時分是拼接邏輯，也便是查找框底下是 Feed。這種方法咱們深耕了幾年，把時長進步了好幾倍。
再進一步，假如咱們在場景上可以更懂用戶，更懂內容，做更多的匹配和激起，這個進程中用戶對場景就會更信賴，時長會再稀有倍的進步。
還有，這兒的商業價值十分大。比方咱們現在看到許多用戶的轉化，商家的轉化，中心都是斷層的。比方曩昔商家和用戶聊兩句就得要電話，中心還有各種優勝劣汰的機制，咱們也無法很好地去 build。但在這個商業形式下，假如你對途徑很信賴，整個轉化就能進步 10 倍。
這樣的話，咱們究竟是一個 Agent，仍是一個答復問題的機器，仍是一個幫手，這些都不重要了。最重要的是，這個場景能不能讓用戶在咱們這兒取得很好的消費滿意。
極客公園：但這個場景百度、谷歌可以做，ChatGPT 或許其他原生 Agent 也在做。
肖陽：一切的產品都有一個鴻溝，假如太廣泛，沒有詳細場景，群眾承受起來也有難度。但我覺得像查找這樣的場景，用戶在處理問題的一同，還會有一些需求在這兒取得滿意。
比照之下，ChatGPT 開展到必定程度會有一個瓶頸，便是它把自己界說得太廣泛了。假如它僅僅一個對話東西，那么用戶對話了之后究竟想取得什么？是取得情感的陪同，取得文娛，仍是處理問題，仍是修改、作業？總該有一個鴻溝。其實這也和人相似，要是一個人說自己什么都會，又是美術家又是科學家，或許他人反而不敢跟你聊了。
03
「任何時分都不要
按捺用戶的表達」
極客公園：鄙人一個階段里，查找和人的聯系是不是又會面對改動？
肖陽：對，查找本來能協助用戶一部分，現在根據信賴可以一向盡力地協助用戶。一個是能做到更了解，一個是能處理更多問題。一同，根據信賴的引薦能讓用戶的日子更好，所以用戶就會在查找上花更多時刻。
其間的一個要害是，一向讓用戶表達。我有一次和 Robin 開會，他說「任何時分都不要按捺用戶的表達」，這是一條金律，是他的最高信條。咱們做了許多動作，絕大部分都是想方設法下降用戶的表達門檻。
用戶怎樣可以表達？一個是信賴，一個是表達了真的有用。別的他表達后你要有反應，要能更懂他才行，信賴便是這么樹立起來的。你表達得更多，咱們處理得更多，信賴就越來越多。
并且，信賴是真實的門檻。曾經的查找是沒有門檻的，用戶的搬遷本錢很低。咱們的作用一旦高過他人 10%，就有馬太效應了。但只需是犯錯誤了或許是繞彎子，做的作用不如他人了，乃至跟他人相等，用戶時長也會下降。
極客公園：曩昔或許用戶的表達悄悄，有的一些是不精確的。那么今日去看，查找沒有對用戶抓取，反而對接下來贏得用戶的信賴是十分重要的？
肖陽：查找是一個厚道孩子，或許沒有在引薦引擎的層面上趕上那一波最潮的東西，但厚道孩子是有含義的，由于它對用戶是公正的。
用戶會在百度查找 AI 同伴里，進行許多輪的交流，問詢日子中方方面面的問題，就真的像跟一個同伴談天相同。為什么他們能聊起來，便是由于樹立了信賴和了解。
要從頭從 0 到 1 構建這樣的信賴，不根據查找也是很難的。從答復來看，由于技能還在開展，有的時分也不盡善盡美，有的時分前后邏輯對立，但用戶對此是有寬容性的。許多用戶的反應都是，支撐你們，你們必定得做好。這便是由于信賴疊加了交互，用戶愈加信賴查找。
極客公園：提到要得到用戶的信賴，生成查找成果必定要精確才行，所以大模型的錯覺問題，咱們處理得怎樣樣了？
肖陽：我覺得這個問題的確有技能難度。首要，咱們技能上測驗了許多立異，比方在溯源的可信度上、在大模型自己的鴻溝上，和一些數據使命的規劃、模型練習上都有盡力。
但錯覺是個國際難題，咱們不能說 100% 處理。查找一向都是這個理念，能處理大部分或許更多的問題就可以。咱們不尋求 100% 地處理問題，由于這是一個偽口是心非，不或許 100% 處理。
查找依托自己優勢做的作業抒發，榜首，過往不管是通過框核算仍是阿拉丁，咱們銜接了十分多合作同伴的威望數據。這些自身滿足可信，滿足威望的數據，在必定程度上能處理特定范疇下的一些錯覺問題。第二，咱們的插件生態，也有一部分數據型的插件。這些專業、威望范疇的數據型插件，也會幫大模型更好地在金融、法令、醫療、教育等筆直范疇獲取到滿足優質的信息。在這個前提下，錯覺問題必定程度上是可以躲避的。
其次，衡量大盤的作用必定要知道什么是首要問題，什么是非必須問題。我覺得至少現在生成式技能重構后的查找，在處理問題的方面比本來的查找進步了許多功率。
所以，錯覺問題咱們或許處理一部分，可是咱們更多致力于讓錯覺問題不要對自己構成問題。
極客公園：為什么會覺得多輪交互對下一代查找引擎有更大價值？
肖陽：比方，假如一個養倉鼠的用戶一天問了 70 多輪倉鼠相關的問題。他或許是查找的初學者，所以需求不斷換 query?？墒菗Q query 的實質是，用戶覺得你不了解他。
曾經的查找是單輪（對話）根底上的多輪（對話），是階段性的，需求用戶自己把答復組合起來，但現在可以用生成式模型直接串起來。
還有跨模態。百度很早就做視覺查找，但之前沒有自動問用戶的才干。現在可以跨模態了，圖片可以辨認成語義或許向量，用戶能對圖片發問，這么一來用戶的表達門檻就下降了。
有些用戶拍一張圖，咱們就能知道他的需求，但拍完今后他的需求更多，以為要對這張圖要弄清，做發問，要根據這張圖獲取更多的信息。從這個視點來說，咱們又有新的難題要處理，但這個是很必要的。上一年我就說這是雙向奔赴，構建飛輪的進程。咱們處理了一些問題今后，用戶就會有更多更難的問題，可是咱們接著又處理了，最終構建了這種飛輪。
比方，在 AI 對話里用戶可以發一張電路圖，問開關開的時分是什么體現，A 燈泡亮不亮，B 燈泡亮不亮，曾經這種問題無法查找，但現在你可以搜了，還可以多輪交互。
極客公園：你們其實是通過多輪交互才干的加持，在下降對人的天然言語才干要求。一方面AI要進步，可是用戶的起點用戶的需求，你是操控不了的，只能去習慣，所以多輪交互某種程度感覺是對這個的一種習慣？
肖陽：在大言語模型這次打破之前，咱們就必須讓用戶更天然地表達，咱們在這方面是有尋求的。不過這悄悄略微有一些差異，比方我那天傳聞，現在咱們還要煞費苦心去看什么樣的 prompt，可以挖掘出大模型什么樣的才干，這個其實是反人類的。人為什么要去習慣大模型的需求？這樣的 prompt 其實就不是天然言語，而是偽代碼。
咱們做了幾十年查找，便是想把天然言語轉化成機器知道的東西，讓機器輸出可以讓人天然了解的東西。現在有了大言語模型，咱們能把這件事做得更好。
ChatGPT 發布之前，GPT4 現已練習出來了，但用了不少時刻做 Alignment（對齊），內部的反應是說 Alignment 今后大模型的才干其實是下降了，由于跟人要對齊?？墒菍R到什么程度？這個其實不是光靠大言語模型自己能處理的，是需求靠周邊的各種智能體系一同處理。而這個便是百度拿手的當地，反過來看 OpenAI，它沒有查找根底。
極客公園：這個觀念特別新銳。所以，Alignment 是要讓大模型自己約束自己的智商、表達才干和創造力去適配人，仍是咱們保留了它的一些東西但給它加結構，加一些才干，讓它再去構成表達？
肖陽：開端的時分咱們覺得要有一個很好的生成式技能，但后來發現跌倒生成式技能不斷在開展，但咱們的作業是做更好的查找。本來查找是給人看的，現在是給大模型看的，這兩個使命是有差異的。給大模型看，咱們能做更多的開釋。也便是咱們能把本來想做的事更高效地反抗，然后大模型再給人去做 Alignment。查找自身具有銜接的才干，處理問題的才干，通過這么多年的演化現已成為一個健壯的身體。這個時分加一個大腦，它可以在許多層面幫用戶處理問題。
極客公園：這就變成了兩者的一個組合，便是腦和身體的組合，最終反抗更好的動作和交給。
肖陽：用多輪交互下降人天然言語表達的難度，然后再加多模態，實質現已逾越了天然言語。
查找其實是最早用天然言語和機器做交互的起點，今日不斷地在下降人用天然言語的難度。乃至，它的結尾都不是天然言語，而是你只需給它任何東西，查找就可以通過多輪交流加多模態才干，更好地服務你，樹立更強的信賴。
假如信賴是終極方針，這幾個技能棧都十分要害，這個拼圖也就越拼越緊。OpenAI 有一個很好的大腦。它的大腦不斷地在開展，但這手工，它還要放開手腳。查找和大腦，現在看起來或許是兩個場景，但將來越來越會是一件事，就像是有手有腳加上大腦，才是一個完好的人。整個智能體系反抗的動作，會遠超出咱們的想像。
多模態，現在在工業界實踐上，技能往往仍是轉化成文字去處理的。但現在跨模態大模型也在練習，這個技能打破也便是這幾年的事。人的決議計劃信息 80% 的輸入來自于非言語的信號，現在抖音視頻引薦，也是使用視頻中的文本信號，比方 OCR 、ASR，通過字幕、聲響辨認文字，或許周邊的文本信號去引薦的。而對視頻自身的了解，圖片自身的了解還在完善的進程中。一旦大模型在這點上有打破的話，又是一個代際革新。
04
新查找的商業價值，
會十倍、百倍進步
極客公園：靈境矩陣是咱們現在在主推的一塊事務。它的方針是什么？對百度查找意味著什么？
肖陽：靈境矩陣的定位不是查找的插件途徑，是文心大模型的插件途徑。咱們一開端評論它的方針的時分，就定位成要讓文心大模型更有價值，能處理更多問題。所以從這個視點來說，咱們是在為文心大模型安手和腳，而查找是一個軀體。
這樣，大模型這個大腦才干習慣各個職業的開展。大模型像是一個腦筋很老練但還沒有入行的一個人，它把九年制義務教育都念完了，后邊要考慮的便是怎樣拿著各種東西，用各種常識，穿戴各種工服，進各種公司去處理產品上的問題。
為什么是查找來接受這個功用？由于查找最有場景，查找也現已有很老練的商業形式。咱們只需求把這些商業形式拓寬，它就能回饋文心，基本是這樣的進程。
這個進程說白了，便是讓這個途徑更好用，讓文心大模型更契合國內開發者的需求。當然最重要的是把商業形式打通，處理開發者為什么要給文心大模型做插件的問題。
極客公園：所以其實是靠查找來處理插件的商業形式問題嗎？
肖陽：初期是這樣的，由于查找更閉環，這是咱們的優勢。
查找適當所以一個 MBT（根據模型的測驗），先讓它轉起來，讓各個場景都有一個比較老練的形式，這樣的話咱們所要做的便是持續擴展，持續探究怎樣樣能讓大模型更有價值。
極客公園：現在靈境矩陣，實質上是不是可以了解為它成為了百度小程序？未來要拉更多開發者到這個生態里，并且樹立一套新的利益分配機制？
肖陽：我覺得它能比小程序做得更多，由于大模型才干更強。并且插件里有一個數據飛輪概念，小程序仍是功用和容器，那個送行的數據飛輪不像現在大言語模型送行這么重要。
好的使用場景，都需求一個十分強的數據飛輪。比方 Midjourney 一會兒給你四張圖，對它來講，給你一張圖，本錢最低，給你四張圖，便是為了取得更多反應，讓它越來越好。所以咱們發現，這些開發者越先接入，在場景悄悄越先使用好，數據飛輪就可以和文心大模型貫穿，這樣大模型也會越來越好，開發者自己的插件也會越來越好，飛輪會越轉越健康。
極客公園：公司內部關于這樣的一個技能和產品的架構，是有一個清晰的規劃仍是邊走邊看？
肖陽：有清晰的規劃。最近也有人在爭辯需不需求有職業模型，比方金融職業做一個模型，這個模型要做私有化布置，一同規劃要被操控。
這悄悄存在悖論?，F在業界普遍以為 600 億以上的參數才干有智能出現，才干更好地去接入這個職業，不然你處理的問題或許是曾經的模型就能處理掉的。
最近有公司說，我處理一個發票，處理一個合同，也用大模型，但一個發票兩毛錢太貴了。咱們五年前處理發票便是大模型了，兩毛錢滿足咱們處理一大批發票了。所以我覺得大言語模型去處理問題必定要樹立在智能出現、樹立在新的 AGI 的根底上。它必定是一個插件，能讓一個人拿著東西去處理問題。
極客公園：假如咱們順著這個視點去談，能感覺到百度查找未來的整個商業形式，是不是也會面對改動？
肖陽：這個商業形式必定會產生很大的改動，但不意味著推翻。榜首個改動是用戶付費，這必定是在大模型把信息變得更通明、把用戶了解更透徹了今后的商業形式。這樣的話，用戶就會為更有價值的服務、更有價值的內容付費，這才是更實質的商業形式。
極客公園：不是為東西付費，是為服務付費。
肖陽：對，為服務付費一方面有利于樹立用戶的信賴感，另一方面它是一個更好的、端到端的、優勝劣汰的方法。服務究竟好不好，別老投廣告，拉出來是騾子是馬溜一溜，看有沒有人樂意付費。并且我覺得關于百度這樣一個途徑，是信息越對稱越賺錢，曩昔廣告體系的演進也現已證明了這一點。
信息越來越通明，越來越按作用付費，那么途徑的功率必定是高的。信息不對稱，關于大途徑來說是耗費資源的。讓信息完全對稱，對百度這樣的途徑來說是一個時機，這樣一來用戶價值也高了，商業價值也高了，沒有人再因而受害了，一切人都得益于這個形式。
第二個改動，我覺得原有的廣告形式，也會因而有很大的進步空間。曾經所謂的廣告匹配就像檢索相同，現在在生成式技能的加持下，可以反抗端到端的改造，整個轉化可以有大起伏進步。
還有 B 端也可以付費，比方咱們給 B 端做 bot 、做品牌數字人，看到 B 端的付費志愿也很強。B 端曩昔缺一個跟用戶直接交流的載體，那么大言語模型可以加持這部分。咱們的數字人技能也堆集了許多年，很老練，這一塊會有 B 端品牌來付費。我覺得關于大言語模型來說，也不失為一個好的形式。
極客公園：所以查找未來有或許變成 B 端為某個場景的處理計劃付費，為查找才干來付費、為查找加大模型才干來付費的形式。
肖陽：是，我覺得端到端的轉化應該會稀有倍乃至 10 倍以上的進步空間。
比方數字人，查找事務由于數字人而添加收入，這個在 B 端有許多事例。比方曾經用戶用查找，咱們或許只能給他一個冷冰冰的成果頁或是詳情頁，現在可以用數字人接過來。
本來廣告的轉化，或許客服聊兩句就要電話，功率很低?，F在一切人都可以個性化地聊，聊到最終或許轉化到其他途徑，或許就地直接轉化成頭緒、直接到線下去了，整個轉化漏斗會進步數倍，所以客戶會樂意為這個付費。
極客公園：B 端轉化率進步實踐上是添加的中心點，乃至這個量比 C 端更大？
肖陽：更大，并且更確認。查找自身也是百度的「1」，而這件事假如反抗晉級，它向上的開釋才干是很強壯的。
在這個送行里怎樣向上走，長時間來看，用戶的信賴帶來更大的時長，加上更好的轉化作用，這便是 10 再乘以 10，是存在百倍的空間的，這是我覺得查找未來值得等待的那個點。
極客公園：大模型送行帶來的出產力進步，是不是可以讓查找反抗本來的「不或許三角」，讓用戶、B 端以及途徑反抗三方平衡？
肖陽：我覺得是。大言語模型讓咱們可以和用戶離得更近，能讓用戶離 B 端也更近，迭代速度也更快，并且信息更通明。這樣的話，咱們就能互相了解，這個商業形式實踐上是更健康的商業形式。至于能不能帶來本來那么多的收入，我覺得也是能的，由于信賴現已有了。
首要用戶信賴自身便是價值，用戶信賴進步了 10 倍，那么商業價值就應該有 100 倍。長時間來看，用戶信賴進步了今后，更多的需求會被激起，更多的用戶也會來，途徑的影響力也會更大。
商戶的營銷費用，總額就這么多，營銷費用必定往功率最高的當地走。
極客公園：再討論一個更務實的問題，這背面本錢上算得過賬來嗎？今日百度是否現已處理了大模型推理本錢高的問題？
肖陽：這并不是很大的問題。首要榜首點，像百度查找這么大的規劃，必定會遇到這個問題，咱們所要做的便是用現在這樣的本錢，這樣的技能，把功率進步，去處理更多的問題。并且這個問題是一切公司都面對的，沒有誰現在就處理這個問題，我不覺得這是百度競賽悄悄最要害的問題。
接下來，就看咱們表達更高效地使用生成式的技能處理更多問題，這是咱們拿手的，也是有經歷的。所以第二點，咱們必定能比一切的競賽對手在這方面做到更好，先比其他人好 10%，再進步 10%。這兩樣加起來不便是壁壘嗎？
通過調查，咱們的本錢也略有添加，但全體起伏還好。到這個方位必定會面對這個問題，只需咱們提早處理了，就比你好，就比你先知，就比你搶先。
本文源自：極客公園
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