什么是专用 AI？
专用 AI 是一类针对性构建和训练的系统，与执行单一定义明确的任务或在具体领域内运行，以广度换深度。 它通过使用专有数据改善决策制定并降低运营成本。
专用 AI 与通用 AI
就像员工要从具备一般能力开始，再逐步培养出适合具体职务的专业技能一样，AI 系统也遵循类似的轨迹。 对通用基础模型经过调优，使其适用于具体领域的应用程序，以便更轻松地衡量业务结果。
例如，ChatGPT 和 Perplexity 是主要为满足消费者需要而构建的实用通用智能工具。 这些工具可以访问多个领域的大量知识，使其足够灵活，可以处理各种请求，包括从如何完成任务指导到深度解释的各个方面。
相比之下，专用智能能够为企业创造定制化价值（企业可利用其自身独有数据对其进行训练），毕竟要让 AI 在产业场景中真正发挥作用，就要依托深厚的专业知识沉淀。这些专用系统领域专家，专门针对具体企业流程和 KPI 指标进行了优化。
通用智能凭借广泛的可访问性及多功能性为消费者服务，而专用智能则依托领域专属专长与业务流程集成能力，为企业创造变革性价值。 专业 AI 的目标是帮助下一波 AI 应用作为数字劳动力成员而非简单工具运行。
专用 AI 如何工作？
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专业 AI 的优势
企业组织从专用智能中获得以下针对性优势。
| 优势 | 业务影响力 |
| 针对明确任务提高吞吐量，以支持生产工作流程 | 更容易确定流程模式与优化短板，从而使工作流程得以改进。 |
| 在临床分析、欺诈检测、网络健康和物流运营等敏感领域实现更高的可靠性 | 通过自动化、减少错误和预测性维护降低支出 |
| 系统或工具通过调优领域数据集，匹配内部词汇和操作规则。 | 为用户和最终客户提供更多相关体验和结果 |
| 相比为每个用例单独构建或部署大型通用模型，其运行时和适应成本更低 | 因为每个项目需要的前期经常性支出减少，所以可降低投资风险 |
为什么各行各业使用专用 AI
无论是处理文档、代码还是面向患者的相关业务，专用智能都凭借其多语言交互和操作能力，在各类不同领域创造价值。
法律和金融服务
法律团队可以使用 Harvey 等工具，以高精度、规模化方式处理文档，助力团队做出高风险决策。
金融机构还会将专用 AI 用于文档智能领域，从贷款文件、监管申报材料、交易记录和市场披露报告中挖掘价值见解，这些工作若依靠人工处理几乎不具备可行性。
软件开发
工程师使用 Cursor AI 作为 AI 编码器工具，以更高的生产力开发软件，从而减少错误并加快应用创建周期。
医疗健康
医护人员会正得益于 OpenEvidence 等公司，他们可以整合海量医学研究数据，帮助回答临床问题。 患者可以获得及时的医疗护理，而这类服务原本需要人工查阅病例及现有研究成果才能实现。
制造业和机器人开发
除数字应用外，专用 AI 还可联通物理世界应用。 在制造也和机器人开发中，AI 赋能的系统必须理解现实世界的物理和动态并与之交互。
示例之一是富士康，该公司正在开发实体 AI 智能工厂，通过基于物理的专业模型支持的数字孪生。
PayPal、Synopsys 和 Crowdstrike 如何在其行业中推进专用 AI
可以在专用 AI 中使用哪些类型的模型？
AI 应用很少由单一模型驱动。 大多数现实场景系统均由多个专用模型组合而成。例如，结合视觉语言模型、检索器和安全模型的推理模型，即可以构建一款视频搜索与摘要生成智能体。
开发者通常首先选择最符合其案例的模型类型，然后根据需要组合和自定义它们模型。
以下是开发者构建专用 AI 应用时使用的主要模型类别：
- 推理模型：专为复杂的多步骤思维而设计的模型，适用于科学问题求解、数学推理、编码编写及高级文档分析等场景。 它们在需要模型精度、逻辑和思维链推理时表现出色。
- 生成式 AI 模型：经过训练的大语言模型 (LLM)，用于根据训练期间学到的模式生成新的内容，包括文本、代码、图像、音频或视频。 客户支持、内容创建、总结、报告生成和工作流程自动化的理想之选。
- 视觉语言模型 (VLM)：多模态模型，用于理解和生成文本、图像、视频、图表和其他结构化或视觉格式的信息。 常用于机器人开发、医疗影像、诊断和视觉分析智能体。
- 小语言模型 (SLM)：专为低延迟、小内存占用和成本效率而优化的轻量级模型。 非常适合实时 AI 助手、嵌入式设备和边缘设备。
- 检索模型：用于对企业数据源、文档、数据库、日志、代码或图像信息进行索引、搜索和检索的模型。 这些模型构成了检索增强生成 (RAG) 系统的核心基础，让智能体能够根据准确且实时更新的信息回复。
- 安全和对齐模型：用于执行策略、检测敏感内容、过滤不安全输出或指导智能体实现合规、领域合适行为的模型。 这些可确保 AI 系统在企业限制范围内可靠、合乎道德地运行。
在这些类别中，开发者可以从 NVIDIA 和更广泛生态系统的开放模型、专有模型或企业级产品中进行选择。 了解 NVIDIA 的最新安全和语音模型。
企业专用 AI 应用入门指南
构建专用 AI 的首要步骤就是为具体任务选择适当模型，并使用适当数据对其进行调优。 无论是要用于复杂分析的推理模型、用于实时任务的轻量级模型，还是同时理解文本和图像的多模态模型，过程都一样：
- 选择一个强大的基础模型。
- 将其与您的域保持一致。
- 评估结果。
- 自动进行优化。
NVIDIA 提供开放模型、数据集、调优工具和端到端工作流，以帮助开发者快速、高效地从通用基础模型迁移到高性能、领域特定系统。
开发资源
NVIDIA Nemotron™ 是一系列开放源代码 AI 技术，专为各阶段的高效 AI 开发而设计。 该技术具有以下优势：
- 多模态模型：作为开放检查点交付的先进 AI 模型，在研究生级科学推理、高级数学、编码、指令遵循、工具调用和视觉推理方面表现出色。
- 预训练、训练后和多模态数据集：精心挑选的文本、图像和视频数据集合，用于教授 AI 模型语言、数学和问题解决等技能。
- 数值精度算法和实施方案：先进的精度技术，使 AI 运行更快、更便宜，同时保持答案准确。
- 用于在 GPU 集群上进行高效扩展训练的系统软件：经过优化的软件和框架，可在 NVIDIA GPU 上大规模加速训练和推理。
- 训练后方法和软件：微调步骤，使 AI 更智能、更安全、更出色地完成具体工作。
NVIDIA NeMo™ 和 NVIDIA Dynamo 等工具将通用 AI 模型转换为为专业智能量身打造的自定义模型。 NVIDIA AI Blueprints 还为开发面向具体用力（包括 RAG）的智能体提供现成的起点方案。 这些蓝图包含面向企业的示例应用、参考代码、样本数据、工具和文档。
