为什么一个车企要自研大模型？这个决策是怎么做出的？ 陈伟：这个事情也是逐渐达成共识的，我们当时已经把线上的关于自然语言处理的技术，切换到了预训练的模式下，任务型对话能够在车里面，做车控、媒体、导航这样非常多垂域的覆盖，上面用预训练的模式能够快速高效地、高质量地完成这样的能力。 2022年年底，ChatGPT发布了，我们看到了大模型带来的认知智能和语言智能上突飞猛进的变化，这件事情对我们来说是有非常大震撼的。我们内部也在想，为什么我们没有快速地考虑把这个模型架做得那么高那么大。 后来想哥就提了一个话题，他说现在我们应该回归用户体验，核心的问题在认知智能上面。那么认知智能这件事，我们就需要考虑怎么把技术做升维，能够用更厉害、更先进的技术，把理想同学的认知快速拉上来，把天花板拉高。这件事对于我们后面去做基座模型，我觉得是指引性的状态。 所以我们必须要从基座，从底层开始建设，这样未来我们在做更多技术创新的时候，产品和研发才能有更快速的迭代，体验才能持续地去做创新，而不是只做行业的一个平均水平。
为什么一个车企要自研大模型？这个决策是怎么做出的？ 陈伟：这个事情也是逐渐达成共识的，我们当时已经把线上的关于自然语言处理的技术，切换到了预训练的模式下，任务型对话能够在车里面，做车控、媒体、导航这样非常多垂域的覆盖，上面用预训练的模式能够快速高效地、高质量地完成这样的能力。 2022年年底，ChatGPT发布了，我们看到了大模型带来的认知智能和语言智能上突飞猛进的变化，这件事情对我们来说是有非常大震撼的。我们内部也在想，为什么我们没有快速地考虑把这个模型架做得那么高那么大。 后来想哥就提了一个话题，他说现在我们应该回归用户体验，核心的问题在认知智能上面。那么认知智能这件事，我们就需要考虑怎么把技术做升维，能够用更厉害、更先进的技术，把理想同学的认知快速拉上来，把天花板拉高。这件事对于我们后面去做基座模型，我觉得是指引性的状态。 所以我们必须要从基座，从底层开始建设，这样未来我们在做更多技术创新的时候，产品和研发才能有更快速的迭代，体验才能持续地去做创新，而不是只做行业的一个平均水平。
