【TechWeb】3月29日消息，今天，第四範式發佈了先知AIOS 5.0，一款全新的行業大模型平臺。

大語言模型的原理是根據歷史單詞去不斷預測下一個單詞，換一句常見的話：Predict the Next “Word”。當前對於行業大模型的普遍認知就是沿用這種邏輯，用大語言模型去 fine-tune 行業數據，預測下一個字。但各行各業的場景往往面對的不是簡單的文字格式，行業需要的往往也不是預測下一個字，而是Predict the Next“X”，這裏的“X”可能包含水文數據、健康報告、設備監測數值、設計推演等。先知AIOS 5.0 進一步升級預測。

先知AIOS至今已經發展近10年，通過1.0到5.0的進化，降低AI門檻，實現對更多場景的規模化覆蓋。

2015年，先知AIOS 1.0版本首次發佈，通過高維、實時、自學習框架提升模型精度。

2017年，先知AIOS 2.0版本利用自動建模工具HyperCycle，大幅降低模型開發門檻。

2020年發佈的先知AIOS 3.0版本規範AI數據治理和上線投產，完成建模到落地應用“最後一公里”。

2022年，先知AIOS 4.0版本引入北極星指標，最大化發揮AI應用價值，提升企業核心競爭力。

據介紹，全新發布的先知AIOS 5.0，解決了當前行業大模型只能將行業文本數據餵給大語言模型、生成下一個字的問題，讓大模型能來到的領域更加廣泛。

以健康管理領域爲例，如果把大量的專業醫學及健康相關的語料投餵給大語言模型，大語言模型可以理解相關的術語和指標；但如果你把自己近三年的體檢報告中的某些指標發給大模型，並詢問明年自己的身體狀況，它並不能夠預測給出答案，因爲這個問題超出了“語言”的範疇。所以這樣的行業大模型並不是一個真正的健康管理大模型。

如何才能構建真正的健康管理大模型呢？如果“X“的模態從“文字Word”變成了“體檢報告數據”，模型如果可以不斷地根據歷史體檢報告數據去預測下一個體檢報告。這就是AIOS 5.0平臺上構建的一個健康管理大模型。使用Predict the Next “X”的技術原理，第四範式已經與客戶一起打造了一系列的行業大模型。

在健康管理領域，X是體檢報告，可基於歷史上的體檢報告，構建健康管理大模型。它會基於過去5年你的體檢報告，依次“生成”未來第1年、第2年、第3年的體檢報告，供醫生給出專業的健康管理建議。

在水電管理領域，X是設備檢測狀態，可基於歷史設備狀態數據，構建水電設備大模型。它會基於過去7天機組子部件的運行狀態，依次“生成”未來 3 天小時級的定轉子部件報告，供維修人員給出維修方案。

在水務領域，X是水文報告，可基於歷史水文報告生成水務大模型。它會基於歷史水文數據和未來7天小時級的氣象數據，依次“生成”未來第1天、第2天……至第7天的水文數據報告，供水文監測人員識別發生洪水及相關次生災害險情、採取應急預案。

在聲學領域，X是射線分佈圖，可基於歷史數據構建聲學大模型。它可以基於音樂廳的幾何模型和房間數據，從聲源發射5000Hz頻率射線，生成射線在10ms，20ms，30ms，40ms的位置分佈圖。供專業人員評估當前音源擺放位置是否給觀衆提供高品質的聽覺體驗。

以上的行業大模型都是基於先知AIOS 5.0構建的。企業用戶可以基於“X模態”的數據，在該平臺上構建行業大模型，解決行業的高價值問題。