4 月 26 日，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」。

媒体会现场，第四范式创始人、首席执行官戴文渊现场拔网线（切断公网，访问内网集群）测试了式说大模型在图片理解、多轮对话、图片代码、生成代码、逻辑推理上的能力。

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。”在展示大模型能力时，第四范式在现场拔断网线，在未联网的情况下式说大模型展示了其图片理解、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。

会后，在问及式说 3.0 的具体参数时，第四范式创始人、CEO 戴文渊表示，目前“式说”没有固定的参数，最高达到千亿个。

“参数量其实是一个辩证的问题，我们没有一个固定的参数，给到不同客户的参数量也是不一样的，会根据客户不同场景，可能会有几十亿、几百亿参数版本。千亿万亿参数只是代表你最高的能力，但高参数意味着思维能力要求更高、算力高，而客户场景不一定需要这么高的算力要求，因为不是所有场景都能接受千亿参数量成本，所以客户要选择（大模型）。”戴文渊强调，此前 B 端的企业级软件的交互体验极为复杂，拉低了产品开发效率，如今生成式 AI（AIGC）对 B 端软件重构和改造空间足够大。“式说”每天都在进步。

ChatGPT 发布后，国内外科技巨头争相入局大模型赛道。国内百度、商汤、科大讯飞等均发布了自己的 AIGC 产品，那么，此次第四范式「式说 3.0」有什么不一样？

戴文渊表示：“中国目前还没有像 OpenAI 那样在大模型上绝对领先的公司，也会有更多的大模型。大模型是新的生产力，大家都得有大模型作为底座，所以入局的门槛确实是变高了。但是在达到这个门槛之后，重点在于如何选择方向。比如培养了一个大学生后，到公司再接受专业的训练，在某一个领域积累专业的能力，这是很重要的。但不具备一定的素质有很多事就干不了，所以底层的大模型也很重要。”

因此，第四范式认为比较大的机会在于改造整个的企业软件行业，也就是 AIGS 这个方向。发力的大模型技术方向是 Copilot 可控（执行可控、知错能改），和思维链 COT（（chain of thoughts，多步推理、复杂任务拆分）的能力，形成数据飞轮（比如将某垂直领域的数据和流程投入大模型，很快可以形成模型在该领域的思维链）。

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”。

除此以外，生成式 AI 对软件的改造，不仅仅体现在体验上，还体现在开发效率上。戴文渊说道，当前的软件开发，绝大多数都是以月计算时间，更复杂的软件开发可能要以年计算。但生成式 AI 改造后的软件开发，可以将这一时间维度缩短到以天计算。