在“聽得懂”之后“看得見、動(dòng)起來”，實(shí)在智能首發(fā)“你說PC做”的大模型Agent

大洋彼岸種下了一顆AI的種子，擁有“算力魔法”的ChatGPT在海內(nèi)外掀起一場(chǎng)“大”爆發(fā)——大型語(yǔ)言模型爆發(fā)，帶動(dòng)了AI大模型技術(shù)的新熱潮。

“你問我答”的不僅是ChatGPT上的交互形態(tài)，更是一張名為“大模型”的問卷，答的是全球人工智能賽道上的科技企業(yè)，紛紛成為大模型成果的“交卷人”。

大模型本身并不是同一起跑線的競(jìng)爭(zhēng)，而是過往AI技術(shù)積累的硬科技比拼。人工智能賽道日漸擁擠，不乏率先破局之者。

ChatGPT的爆火不是偶然，是因?yàn)槟芙鉀Q實(shí)際應(yīng)用中的問題才會(huì)開始關(guān)注它，使用它，甚至讓非IT領(lǐng)域的人員也開始接觸并使用它。

任何先進(jìn)的技術(shù)、優(yōu)秀的發(fā)明，都需要跟業(yè)務(wù)結(jié)合，都需要產(chǎn)品化落地，方可發(fā)揮其價(jià)值和巨大的能力。因此，“大模型如何在真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景中快速、有效落地”成為科技界與產(chǎn)業(yè)界最關(guān)注的首要問題。

在大模型與商業(yè)應(yīng)用相結(jié)合的道路上，國(guó)內(nèi)AI準(zhǔn)獨(dú)角獸企業(yè)實(shí)在智能以其垂直化戰(zhàn)略和超級(jí)自動(dòng)化融合的策略，為科技界與產(chǎn)業(yè)界樹立了典范。

實(shí)在智能不只是停留在技術(shù)的表面，更注重技術(shù)的深入融合與實(shí)際應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)快速、有效的商業(yè)落地。縱向通過打造垂直大模型的方向，提高了模型的精準(zhǔn)性和實(shí)用性；橫向全面融合超級(jí)自動(dòng)化平臺(tái)，結(jié)合大模型技術(shù)全面融合升級(jí)RPA、IDP等產(chǎn)品的進(jìn)一步突破，為企業(yè)數(shù)智化之路帶來了更廣闊的發(fā)展空間。

實(shí)在智能為什么選擇垂直大模型的方向？

在大模型領(lǐng)域，數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識(shí)儲(chǔ)備變得愈發(fā)重要。實(shí)在智能選擇垂直大模型的方向，體現(xiàn)了其對(duì)專業(yè)化驅(qū)動(dòng)全面拓展的戰(zhàn)略思考：構(gòu)建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直領(lǐng)域大語(yǔ)言模型，實(shí)在智能讓人人擁有一個(gè)智能助理成為可能。”

實(shí)在智能以其自研大模型“塔斯（TARS）”為例，通過推出行業(yè)首個(gè)基于大模型的TARS-RPA-Agent，將數(shù)字員工應(yīng)用門檻進(jìn)一步降低，實(shí)現(xiàn)了“所說即所得，你說，PC做”的理念。這是業(yè)界首款計(jì)算機(jī)視覺與大模型結(jié)合的智能體產(chǎn)品。在文本生成、語(yǔ)言理解、知識(shí)問答、邏輯推理、代碼生成等主流能力上表現(xiàn)優(yōu)異，駕輕就熟。

而深入特定領(lǐng)域構(gòu)建深度垂直模型，實(shí)在智能在業(yè)務(wù)上的差異化得以凸顯，垂直大模型能夠更好地滿足行業(yè)需求，提供更精準(zhǔn)的信息和解決方案，從而在商業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)更高的價(jià)值。具體表現(xiàn)在實(shí)在智能全新發(fā)布的垂直系列大模型TARS-BASE-7B以及面向證券行業(yè)的TARS-Finance-7B模型，紛紛展現(xiàn)了垂直大模型的巨大潛力。

財(cái)經(jīng)證券類大模型TARS-Finance-7B，不僅能從一個(gè)證券領(lǐng)域?qū)＜业慕嵌葹楣善毙“捉忉尮善蓖顿Y的概念，在“如何選擇適合我的股票進(jìn)行投資？是否有評(píng)估指標(biāo)可以輔助決策？”等問題上也能提供非常客觀、中肯、可操作又不含誘導(dǎo)性的答案。在TARS-Finance-7B的幫助下，我們不僅可以更完整地理解財(cái)經(jīng)證券行業(yè)，甚至可以著手制定一個(gè)關(guān)于投資分析的研究計(jì)劃，解決客戶的問題。

大模型很多，但是喧囂之后怎么落地？

傳統(tǒng)ChatGPT及類GPT式下你問我答的形式雖各有特色但難免千篇一律，距離自動(dòng)化執(zhí)行仍有距離。我們可以看到，大模型的興起也引發(fā)了“怎么能用起來”的落地難題。在喧囂之后，實(shí)在智能選擇了務(wù)實(shí)的落地策略：將TARS-RPA-Agent的應(yīng)用與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合，從客戶場(chǎng)景入手，在“聽得懂”之后，讓大模型“看得見、動(dòng)起來”。

實(shí)在智能深耕千行百業(yè)，從客戶場(chǎng)景入手。因?yàn)閷?duì)客戶來說，他們最關(guān)心的是能否解決問題，而不是RPA工具本身。而當(dāng)產(chǎn)品交付后，如果不多花些時(shí)間，做行業(yè)know-how的沉淀和積累。長(zhǎng)此以往，就無(wú)法擴(kuò)展出更深的應(yīng)用場(chǎng)景，只能解決簡(jiǎn)單、表面的問題，效率還很低，最終也無(wú)法為客戶提供更高的價(jià)值。在本次發(fā)布會(huì)上，實(shí)在智能圍繞TARS大模型，除了金融，還應(yīng)用于數(shù)字員工、智能辦公、電商場(chǎng)景等方面，對(duì)實(shí)在智能超級(jí)自動(dòng)化平臺(tái)的產(chǎn)品矩陣進(jìn)行全面智能升級(jí)，將再一次提升用戶體驗(yàn)。

TARS-RPA-Agent的核心工作流程主要包括：自主拆解任務(wù)、感知當(dāng)前環(huán)境、執(zhí)行并且反饋、記憶歷史經(jīng)驗(yàn)。能夠通過文本指令或?qū)υ捔奶斓姆绞街苯由蓴?shù)字員工，操作PC電腦自主完成工作任務(wù)。在日常辦公里，TARS-RPA-Agent不僅是你的“互聯(lián)網(wǎng)嘴替”，更是“數(shù)字助手”。比如你需要在日常辦公軟件上請(qǐng)假，TARS-RPA-Agent能夠根據(jù)你的“吩咐”，理解指令需要達(dá)成的步驟，并將步驟自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的自動(dòng)化流程，再通過RPA自動(dòng)執(zhí)行。說完指令之間，你的“數(shù)字分身”已經(jīng)自動(dòng)完成了腦海中的想法，整個(gè)過程實(shí)現(xiàn)“人機(jī)同頻”。

比如在電商業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，TARS-RPA-Agent模式下的RPA可以處理訂單查詢、收集、加工等任務(wù)。通過實(shí)在智能在語(yǔ)義語(yǔ)音理解能力上的突破，TARS能夠準(zhǔn)確理解用戶的自然語(yǔ)言，避免了過去常見的“人工智障”模式，為客戶提供更加自然和準(zhǔn)確的交互體驗(yàn)。

大模型的落地是RPA的突破，實(shí)在智能通過自研雙模型技術(shù)底座，實(shí)現(xiàn)RPA人人可用。

在實(shí)現(xiàn)大模型的商業(yè)應(yīng)用中，超級(jí)自動(dòng)化的融合發(fā)揮著關(guān)鍵作用。超級(jí)自動(dòng)化是全球科技風(fēng)向標(biāo) Gartner 提出的一種技術(shù)合集，已成為全球組織實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、降本增效的最重要工具之一，也代表著數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的最高境界?人機(jī)協(xié)同。

需要注意的是，超級(jí)自動(dòng)化不是要取代人類的工作，而是開創(chuàng)一種 “人機(jī)協(xié)作” 的全新工作模式。實(shí)在智能先是融合了AI技術(shù)，將傳統(tǒng)拖拉拽式的RPA，升級(jí)為實(shí)在IPA模式，從專家模式到小白模式，人人可用RPA走進(jìn)現(xiàn)實(shí)；如今再是在大模型的技術(shù)加持下，為RPA數(shù)字員工注入“TARS+ISSUT”雙模引擎，前者提供自然語(yǔ)言理解及邏輯知識(shí)的歸納泛化能力（大腦），后者提供識(shí)別屏幕一切元素的自動(dòng)化能力（眼睛），雙模互動(dòng)構(gòu)成TARS-RPA-Agent，實(shí)現(xiàn)對(duì)屏幕上一切元素的自動(dòng)化操作，為行業(yè)帶來全新的布置工作方式：你說，PC做，實(shí)現(xiàn)“所說即所得。”

這種雙模型的底座不僅擴(kuò)展了RPA的適用范圍，還提升了其在商業(yè)場(chǎng)景中的價(jià)值。實(shí)在智能通過將大模型與RPA（Robotic Process Automation）相結(jié)合，為企業(yè)提供了更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。他們不僅僅將大模型作為信息查詢和分析的工具，還將其嵌入到TARS-RPA-Agent產(chǎn)品中，使其能夠執(zhí)行更加復(fù)雜的任務(wù)。

這種融合不僅降低了數(shù)字員工的應(yīng)用門檻，還提高了工作效率，不僅可以處理復(fù)雜的文本數(shù)據(jù)，還能夠分析圖像、視頻等多媒體信息。通過視覺模型的支持，RPA能夠更好地理解和應(yīng)對(duì)多樣化的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化。企業(yè)可以借助這一技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更高效、更精確的業(yè)務(wù)自動(dòng)化，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)。

總的來說，實(shí)在智能以其垂直大模型戰(zhàn)略和超級(jí)自動(dòng)化融合策略，為大模型在商業(yè)應(yīng)用中的落地提供了可借鑒的范例。在大模型時(shí)代，技術(shù)的深入應(yīng)用和融合，才是真正將科技帶入商業(yè)領(lǐng)域的關(guān)鍵。在技術(shù)的發(fā)展中，需求導(dǎo)向、深度合作、技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的不二法門。