“滚动”泛化以覆盖更多场景

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B2B 业务的关键是创造收入和赢得信任，这需要为客户的运营提供真正的价值。

大模型在各个行业和产品中的应用也促进了技术本身的增长。

对于一些大模型产品，选择B2C路径，一个核心考量就是利用消费者的反馈来优化模型。大模型的调优需求是无止境的，而消费者用户的数量和活跃度为模型迭代提供了燃料，从而加速迭代速度。

其实在B2B业务上也是这样，而且要求更高。

《少年的收获》K12语文 格鲁吉亚 whatsapp 电话号码列表 作文评分功能利用混元的多模态能力，结合腾讯云的智能OCR技术，对学生的作文内容进行识别，并利用大模型按照预先设定的评分标准对作文进行评分。

通常，如果大型模型与人类教师的分数差距在 5 分以内，就被认为是好的——但这并不容易实现。最初，混元的分数只有 80% 与人类教师的分数差距在 5 分以内。

“该模型在某些场景下有一定的方法和能力来解决问题。然而，当专注于特定客户的业务时，需要更高的性能，”Xinyu 说。“虽然 90% 的准确率可能满足业务目标，但 70% 或 80% 的准确率仍然存在差距。”

这意味着需要持续努力。随着企业客户群的扩大，对技术本身也提出了新的要求：首先是迭代速度的大幅提升，以前消费级用户可能要一两个月迭代一次，现在每周就能有新版本，这种高频迭代极大地促进了模型的成长和进步。

其次，持续服务不同的企业场景，显著提升了模型的泛化能力。这意味着深度服务多样化的企业需求，不仅加速了模型开发和迭代的速度，也提升了模型的实用性和适应性，使其能够从严肃的场景拓展到更娱乐化的场景。

近期获得数千万元A轮融资的角色扮演内容平台“梦维度”，应用了混元大模型的角色扮演专属模型“混元-role”，面向服务年轻用户，结合生成式AI技术，提供以故事为驱动、可交互的虚拟角色互动体验。

混元角色开创了全新的人机交互形式，通过塑造多样化的虚拟角色形象，基于预设的故事背景和人物设定，与用户进行自然、流畅的交互对话。