李彦宏指出，大语言模型本身不直接创造价值

大语言模型的价值重塑：从基础到应用

在AI技术日新月异的今天，大语言模型成为研究的热点。然而，百度创始人李彦宏在近期的一次会议上指出，大语言模型本身并不直接创造价值。这一观点引发了业界的广泛关注和思考。

李彦宏认为，大语言模型的价值在于其应用。只有基于大模型开发出来的AI应用，才能真正满足市场需求，创造价值。那么，如何从大模型中挖掘价值，实现从基础到应用的转变呢？

具体思路与工具：从ERNIE到智能体

针对这一问题，李彦宏分享了百度在AI原生应用开发方面的具体思路和工具。百度推出了ERNIE系列轻量模型，包括ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny，以满足不同场景下的需求。百度还致力于智能体技术的发展，通过智能体机制实现机器的自主思考和行动，推动AI原生应用的发展。

在具体实践方面，百度已经开发出一系列智能体能力，并向开发者全面开放。此外，百度还通过MoE技术，实现大小模型的混用，以解决复杂问题。李彦宏表示，未来大型AI原生应用将基本采用MoE技术，实现模型的高效利用。

案例一：ERNIE系列轻量模型，助力个性化推荐优化

具体来说，该平台通过大模型压缩蒸馏技术，将基础模型缩小至更轻量级。随后，结合具体业务场景，对模型进行针对性训练。与传统模型相比，ERNIE系列轻量模型在保证效果的同时，大幅降低了推理成本，提高了响应速度。据统计，使用ERNIE系列轻量模型后，该电商平台推荐系统的转化率提升了20%，用户满意度显著提高。

案例二：智能体技术在智能客服领域的应用

随着人工智能技术的不断发展，智能体技术逐渐成为行业焦点。以某金融公司为例，他们利用智能体技术打造了一款智能客服系统。

该系统通过理解、规划、反思和进化等智能体机制，使得客服机器人能够自主完成复杂任务。在实际应用中，智能客服能够精准识别用户需求，提供专业、高效的咨询服务。此外，系统还能根据用户反馈持续优化，实现自我迭代。据统计，引入智能客服后，该金融公司客服部门的工作效率提升了50%，客户满意度得到了显著提升。

在全球化背景下，翻译技术的重要性不言而喻。某知名翻译平台采用了MoE技术，大幅提升了翻译效果和效率。

MoE技术允许大小模型混用，能够根据不同翻译需求，灵活调整模型参数。在实际应用中，该平台通过MoE技术，实现了多语种、多领域的高质量翻译。例如，在处理专业术语时，MoE模型能够自动调用特定领域的知识库，保证翻译的准确性。据统计，应用MoE技术后，该翻译平台翻译速度提升了30%，翻译质量得到了用户的一致好评。

案例四：AI原生应用在新闻行业的实践

通过以上案例，我们可以看到大语言模型技术在各个领域的广泛应用。未来，随着技术的不断发展，大语言模型将在更多领域发挥重要作用，为企业和个人带来更多便利。