第四范式发布式说大模型 戴文渊：大模型未必需要通才

4月27日消息，第四范式首次向公众展示其大模型产品「式说3.0」，并首次提出AIGS战略（AI-Generated Software）：以生成式AI重构企业软件。式说将定位为基于多模态大模型的新型开发平台，提升企业软件的体验和开发效率，实现「AIGS」。

第四范式创始人兼CEO戴文渊表示：“C端产品已经逼近用户体验的上限，而B端的企业级软件往往是个十分复杂的执行系统，堆砌十几层菜单和成千上万功能也不算多。”

(资料图)

戴文渊认为，目前这些B端软件极为复杂的交互体验，以及复杂性带来的极低开发效率，恰恰为生成式AI留下足够大的重构和改造空间。

“过去很难通过人类语言（自然语言）的方式去调用企业软件的功能，现在当我们有更强的语义理解和生成能力，再加上GPT任务翻译、任务分发和推理的能力，就可以通过更好的「对话框式」交互方式实现功能的调用，不再需要找到某个位于十几级的菜单目录之下的功能。”

这背后还是大模型的能力。第四范式现场拔网线，展示了式说大模型的图片理解、多轮对话、写小说、迅速画图等能力。

此外，现场展示了式说通过推理能力完成更加复杂的“装箱”操作，以及其现场编写代码的能力。

在戴文渊看来，要做到AIGS，大模型未必需要是知识广博、十项全能冠军的通才，更重要的在于模型具备Copilot（副驾舱），和思维链CoT（chain of thoughts，多步推理）的能力。

“要去改造企业软件，大模型不能只有语言能力。式说2.0就加入了多模态和Copilot，因为很多企业软件里的数据是多模态的，而Copilot能把人的指令翻译成要调用后台的哪个API。”此前发布的式说2.0的Demo中，门店员工通过语音、文本等交互方式向式说发起指令，式说理解后，联网门店监控软件调出后厨未戴口罩的图片，并直接将图片以对话框的形式输出给员工。

大模型去调用软件内置的一个个功能、数据来「对话框式」完成任务，已经能产生巨大价值。但员工用企业软件时也会面临复杂任务，需要人按照顺序执行一个个功能。

因此，式说3.0强调的是Copilot加上思维链CoT，具有更强的推理能力，在学习大量数据和“攻略”后，能形成中间的逻辑推理步骤，从而做到拆分并执行复杂工作。

第四范式将AIGS的路径总结为三个阶段：

第一阶段，Copilot调动不同的信息、数据、应用，作为助手完成用户的指令。相当于在所有企业级软件系统里，配备一个指挥官。指挥官听用户的指挥，比如“把照片亮度调亮20%”。

第二阶段，Copilot+基于企业规则的“知识库”，AI能够参照规则做复杂工作，进一步丰富了「对话框」的能力。比如AI查询了“人像美化”知识库后，能执行把照片修好看的步骤。

第三阶段，Copilot+CoT（思维链）。软件系统的使用行为最终会被大模型学会，形成AI针对这个领域的思维链，意味着“把照片处理得更好看”这种复杂指令，AI能自动地按照步骤完成。

第四范式的AIGS战略，就是指基于式说大模型背后的Copilot+COT能力，把企业软件改造成新型的交互范式，并在新型交互上不断地学习软件的使用过程，形成领域软件的“思维链”。

在我国航空制造代表企业的实际场景演示中，其与第四范式基于Copilot技术，联手改造了某工业设计软件。

现场某医疗行业的实际场景演示中，式说的“思维链”能够清晰指出将药品销售出去的具体步骤。

最终，由于新的交互形式的出现，企业软件的开发效率变得更高。以前是功能和执行逻辑被编排在软件界面，每次一个功能升级，都要周而复始的经历原型图、设计、开发等，至少是月级别的开发时间。而现在由于「对话框式」的界面是固定的，功能和逻辑被改写在数据、API和内容层面，变成了天级别的开发效率。（静静）

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