公司大模型应用实践 - 公司推出了一站式大模型应用构建平台PowerAgent，旨在快速生成智能体（Agent）[3] - 公司选择智能对话作为垂直应用场景进行深耕，并搭建了基于大模型技术的洞察平台以提供持续反馈能力[3] - PowerAgent平台通过集成AI中台和智能体工具，实现了模型的低成本、快速且规模化地扩展至全场景应用[3] PowerAgent平台性能与效果 - 相较于传统AI应用部署，PowerAgent平台使端到端响应时间最快可达平均2秒以内[4] - 平台使得训练与推理硬件成本下降超过30%，智能体开发全周期效率提升100%以上[4] - 在智能营销场景中，平台通过精准营销使营销效果提升超过30%[4] 大模型数据质量与迭代 - 公司搭建洞察平台，通过离线洞察与知识挖掘，批量分析数据并自动萃取出结构化的知识库、流程包与策略[5] - 依托人机协同实时洞察，平台能实时捕捉、分析每次交互的上下文、意图、情绪和结果，提供毫秒级数据支撑[5] - 持续的数据“喂养”和迭代训练将帮助大模型自我进化，以更好地适应新需求和新场景[6] 大模型应用层级与行业渗透 - 金融行业已成为目前大模型渗透率最高的行业之一[3] - 大模型落地应用侧重于四个层级：算力GPU芯片（底层）、基础大模型、大模型应用的快速生产、垂直场景大模型系统（顶层）[3] 大模型未来发展准则 - 未来发展需遵循“激发天赋大于塑造能力”的准则，引导大模型理解并发挥其内在能力而非硬编码[6] - 需“创造环境设立规矩”，为大模型建立必要的辅助系统和约束，确保其行为安全、可靠、可控[6] - 应关注“长期目标的正收益”，平衡训练成本、推理token消耗和算力资源，避免粗放式投入导致项目不可持续[6]