8月16日，在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2023上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰首次对外表示，大语言模型具备了理解、生成、逻辑、记忆等人工智能的核心基础能力，为通用人工智能带来曙光。

2019年4月，王海峰在首届WAVE SUMMIT深度学习开发者大会上提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。

百度方面表示，四年来，深度学习技术和应用的发展充分验证了王海峰的观点。深度学习技术的通用性越来越强，深度学习平台的标准化、自动化和模块化特征越来越显著，而预训练大模型的兴起，使得人工智能应用的深度和广度进一步拓展。人工智能已进入工业大生产阶段。

标准化方面，框架和模型联合优化，多硬件统一适配，应用模式简洁高效，大幅降低人工智能应用门槛；自动化方面，从训练、适配，到推理部署，提升人工智能研发全流程效率；模块化方面，丰富的产业级模型库，支撑人工智能在广泛场景的便捷应用。

据介绍，得益于飞桨产业级深度学习开源开放平台和文心大模型的互相促进，飞桨已有800万开发者，服务22万家企事业单位，基于飞桨创建了80万个模型。王海峰阐释了飞桨开发者社区AIStudio中文名“星河社区”的含义，“文心加飞桨，翩然赴星河”。

王海峰表示，人工智能具有多种典型能力，理解、生成、逻辑、记忆是其中的核心基础能力，这四项能力越强，越接近通用人工智能，而大语言模型具备了这四项能力，为通用人工智能带来曙光。

具体而言，人工智能的典型能力如创作、编程、解题、规划等都依赖于理解、生成、逻辑、记忆等核心基础能力，依赖程度有所不同。以解题为例，从读懂题目、解答题目到最后写出答案，需要理解、记忆、逻辑及生成能力的综合运用。

如何获得这些能力呢？以文心一言为例，首先从数万亿数据和数千亿知识中融合学习得到预训练大模型，在此基础上采用有监督精调、人类反馈的强化学习和提示等技术，并具备知识增强、检索增强和对话增强等技术优势。

进一步地，通过多种策略优化数据源及数据分布、基础模型长文建模、多类型多阶段有监督精调、多任务自适应有监督精调、多层次多粒度奖励模型等技术创新，全面提升基础通用能力。在检索增强和知识增强的基础上，通过知识点增强，提升对世界知识的掌握和运用；通过大规模逻辑数据构建、逻辑知识建模、多粒度语义知识组合以及符号神经网络，提升逻辑能力；通过构建数据、内容、模型和系统安全的全面安全体系，保障大模型的安全性。

效率方面，据介绍，通过飞桨端到端自适应混合并行训练技术以及压缩、推理、服务部署的协同优化，文心大模型训练速度达到原来的3倍，推理速度达到原来的30多倍。

应用方面，通过数据驱动、提示构建，以及插件增强进行场景适配，协同优化。文心一言已上线百度搜索、览卷文档、E 言易图、说图解画、一镜流影五大插件，使模型具备生成实时准确信息、长文本摘要和问答、数据洞察和图表制作、基于图片的创作和问答、文生视频等能力。插件机制扩展了大模型能力边界，更适应场景需要。王海峰表示，未来百度将与开发者共建插件生态。