随着人工智能技术的不断发展，企业数字化转型已成为大势所趋。然而，对于很多企业来说，要如何快速开发AI应用却是一道难以跨越的门槛。技术门槛高、安全风险大、平台成本高昂等问题成为了阻碍企业数字化转型的难题。那么，企业究竟该如何快速开发AI应用，享受科技红利呢？

为了解决这一难题，百川智能携手腾讯云向量数据库于10月9日联合举办了以“赋能企业AI创新应用”为主题的会议。会议将围绕百川大模型、腾讯云向量数据库等核心话题展开，详细解析解决方案及实践案例，旨在帮助企业实现快速落地AI应用，降低成本，推动企业创新升级。

超级底座研发规划：开闭源并进，构建领先的模型底座

现场百川智能商业产品专业马茜表示说：百川智能是4月创立并正式入局AGI的创始人王小川。百川智能的使命是帮助大众轻松普惠的获取世界知识和经验。在这样使命的指引下，百川智能又快又好地发布了三款六个版本的行业领先大模型。

在模型研发上，百川智能采取了开源与闭源并进的方式。在开源模型方面，百川智能在第66天发布了第一款7B参数的开源模型，得到了业界最顶尖水平的肯定。同时百川智能的模型还支持免费商用。企业可以通过商用授权申请后，在自己的内部环境中做相应的部署。成立第92天时，百川智能发布了13B参数的开源模型；成立149天时，全面升级了模型性能并推出了百川二代模型；相比一代模型提升了20%。

在闭源模型方面，百川智能在第120天发布了53B的模型；而在刚刚过去的国庆节前夕的第25天时发布了百川2 -53B融合了意图理解、信息检索以及强化学习的模型。

百川2-13B模型位于开源榜单国产模型首位

在Super发布的最新榜单显示，百川2-13B模型在开源榜单国产模型中位列首位，这是继上月该模型在闲聊、知识、百科、角色扮演等细分能力上有显著优势后，再次在榜单上崭露头角。

开源作为创新的重要模式，在全球范围内得到了广泛的认可和应用。百川2-13B模型在开源社区的受欢迎程度，反映了开发者对百川大模型能力的认可。同时，也凸显了百川团队在深度融合算法、数据和工程实战经验方面的实力。

百川2-13B模型的优异表现，得益于百川团队在算法和数据方面的积累和突破。百川27B和13B模型在医疗、法律、数学代码等垂直领域也具有显著优势，其中数学能力超越了Llame to 83%。这得益于百川团队在自然语言处理领域的深厚积累，以及将算法和工程进行反复迭代的研发过程。

百川2-53B全面进化，首次开放API服务

值得一提的是，百川2-53B模型在发布后首次开放了API服务，这是百川大模型技术栈的重要组成部分。API服务的开放意味着百川大模型可以更好地支持多元场景，并且高度兼容OpenAI的API接口，为开发者和企业提供了更为便捷的智能化探索方式。

针对常见大模型局限，通话对话、搜索等实现体验超越

为了解决常见的大模型局限，百川团队通过搜索增强对话、垂直领域增强等方式实现了体验的全面超越。在搜索增强方面，通过外部知识检索提高了生成内容的准确性和实时性；在对话增强方面，采用多轮次个性化、更自然的对话方式提升了交互体验；在垂直领域增强方面，百川大模型通过特定领域数据的构造和预训练以及对齐提升了专业的效果。

搜索和大模型的结合构成了完整的技术栈。这不仅能实现更精确、更智能的模型结果回答，有效减少模型的幻觉问题；同时，大模型可以智能生成搜索词，参照搜索结果针对用户请求生成高价值的回答。两者互为补充，产生协同效应，实现端到端的系统优化。

安全价值观对齐

在安全方面，百川团队始终坚持“安全价值观对齐”的原则，针对大模型预训练、推理全周期的安全保障采取了多项措施。这些措施包括对违规数据的清洗、多阶段多算法的安全强化化学习以及对多类型价值观的红蓝攻防数据训练等。百川团队致力于为客户提供最安全的防护措施，确保大模型技术的健康发展。

未来，百川团队将继续推出超级应用，将大模型作为超级底座输出能力，同时面向C端用户推出超级应用，提供完整的to C和to B的解决方案，全面助力企业和机构进入智能时代。

不断发展的商业化方面，助力企业开发者更快融入人工智能时代

百川团队发布了三大类商业产品解决方案，旨在帮助企业和开发者快速接入百川模型，提升智能化水平。

百川基于百川的模型数据管理及微信平台和企业知识库，可以为企业客户提供定制化的模型服务。这些企业客户主要来自于金融、电商、制造业、医疗和游戏等众多行业。百川团队为这些企业客户提供了一站式的解决方案，包括私有化部署、本地私有化部署一体机方案等四种不同的接入方式，以满足不同客户的差异化诉求。

对于开发者，百川提供了开源模型、商业版以及开发者工具，方便开发者基于大模型进行更高级的二次开发。此外，百川还针对应用产品推出了AI数字员工，为众多企业提供更加智能化的解决方案。

为了帮助大家更好地了解大模型的应用场景，百川团队列举了几个典型行业的应用案例。在金融行业，大模型可以用于智能投资，从海量财经新闻中提取有用的信息，帮助投资者做出更加明智的投资决策。在电商领域，大模型可以智能推荐商品，根据用户的购买记录和浏览行为，为用户提供更加个性化的购物体验。在制造业，大模型可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率，从而提高企业的整体竞争力。

目前，已经有超过200家国内国外机构和企业向百川提交了商业化的申请，并且已经将百川模型投入实际生产场景。这些企业涵盖了互联网、软件、信息技术、金融、法律等等众多领域。其中，企业知识库无疑是目前大模型落地最实用和需求最大的场景。可以说目前绝大部分B端端用户都有企业知识库的需求，而在企业知识库构建方面，大模型和销量数据库可以说是黄金搭档。基于大模型和向量数据库，可以整合企业数据，进行企业知识的向量化，并且实现高效的知识搜索，并且通过持续学习和用户反馈，可以为企业构建一个智能的知识库。

通过这些合作案例，百川团队将继续秉承“安全价值观对齐”的原则，为客户提供最安全、最可靠的智能化解决方案。同时，百川团队还将继续加强与国内外众多企业和机构的合作，共同推动大模型技术的进步和发展。

腾讯云向量数据库作为大模型的黄金搭档

现场腾讯云数据库产品经理陈薏竹老师的演讲中，她详细介绍了腾讯云向量数据库如何成为大模型的黄金搭档，以及它在不同行业中的应用场景。陈薏竹老师指出，向量数据库的核心能力在于处理和计算非结构化数据，这种能力使得它成为大语言模型交互方式的理想选择。

向量数据库在AI领域的应用

向量数据库在AI领域的应用已经得到了广泛的认可。它通过处理非结构化数据，使得大语言模型能够更好地理解和交互。这种基于向量的检索和处理方式，不仅提高了检索效率，还使得大语言模型能够更好地理解用户的意图，提供更加精准的答案。

高性能、低延迟、低成本

向量数据库具有许多优势。首先，它采用了分布式可扩展的架构，可以支持高达百万级别。其次，它具有高性能、低成本和低延迟的特性。相较于其他产品，腾讯向量数据库在性能上有1.5倍以上的优势。此外，它还具备可视化数据管理工具，用户可以通过该工具在线可视化进行表的操作、快速体验、测试数据等操作。

相较于其他产品，腾讯云向量数据库表现出了明显的优势。在性能方面，腾讯云向量数据库比其他产品更具优势；在成本方面，它可以降低30%的成本；在延迟方面，它的P996响应延迟整体能够维持在20毫秒以内，满足绝大多数AI场景对向量检索的性能要求。

腾讯云向量数据库应用不同场景

腾讯云向量数据库可以应用于许多不同的行业。在金融行业，它可以用于智能投资，从海量财经新闻中提取有用的信息，帮助投资者做出更加明智的投资决策。在电商领域，它可以智能推荐商品，根据用户的购买记录和浏览行为，提供更加个性化的购物体验。在制造业，它可以优化生产流程、提高生产效率，从而提高企业的整体竞争力。

百川智能大模型与腾讯云向量数据库的联合解决方案不仅为企业提供了快速开发AI应用的支持，还展示了强大的技术实力和创新精神。未来，百川智能和腾讯云向量数据库将继续深化合作，探索大模型技术的边界和能力，为千行百业的智能化进程提供更好的赋能。