海淀这几处地区腾退工作启动!
二是看大模型的容错度,海淀因为大模型最致命的就是幻觉,如果某个场景中不能承受幻觉风险,那这个场景就不能用到大模型里。
我们有这么多的工业门类,作启国家这么重视制造业的数字化转型,作启如果中国企业都用上了这种小规模的大模型,在自己的场景上让大模型跟业务相结合,其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。其次,处地美国也不是全面领先,美国真正在人工智能领先的公司,我认为就两家,软件是OpenAI,硬件是英伟达。
我认为,区腾大模型比光刻机、芯片的难度要低很多,因为毕竟是软件,但未来是要奔着AGI,也就是通用人工智能去的,这块的挑战就是算力。而大纵深是什么概念呢?大模型像发动机,退工现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机,但是B端企业要的不是发动机,而是一辆车。如何做出这个判断?周鸿祎:海淀首先,我认为有差距是必然的,知道差距是多少,剩下的就是追赶问题。
张鹏:作启通用大模型的能力提升所衍生的能力,能让我们去寻找到大模型原生的应用或者大模型原生场景。打个比方,处地现在我们造出内燃机了,不能说我想造飞机,内燃机不能用,我不管了,我要造喷气发动机去。
我现在说话比较谨慎,区腾你说大了,别人说你自卑。
但是在这个过程当中,退工技术需要发展,产业也需要落地。如果GPT-4是100分的话,海淀GPT-3.5差不多应该有75分到80分,我认为这个速度就很快了。
比如,作启要给医疗机构做一个医药医疗大模型,作启必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景,并对每个场景分析,看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。今年就消停很多了,处地因为很多企业知道,有些特别难的事自己也做不了。
2024年两会期间,区腾人工智能+首次被写入《政府工作报告》。退工责任编辑:孟俊莲主编:张志伟。
(责任编辑:和平区)
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