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    炒股配资融券 大模型商业化临界点即将来临?

    发布日期:2024-10-31 15:18    点击次数:101

    炒股配资融券 大模型商业化临界点即将来临?

    到1931年,邓小平与毛主席再次相会,此时国民党对红军的围剿正愈演愈烈,毛主席的处境相当艰难。尽管面临诸多批评,被指责为“毛派分子”,邓小平依然坚定地支持毛主席的决策和理念。抗日战争爆发后,邓小平被任命为129师的政委,与刘伯承元帅携手共创了威名显赫的“刘邓大军”,展现了他出色的军事和政治才能。毛主席对邓小平的能力赞不绝口,曾称其为“难得的人才”。

    (原标题:大模型商业化临界点即将来临?)

    21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道

    随着AI大模型快速迭代发展,寻找新一代技术变革下的核心应用成为重要命题。

    9月20日举行的第三届琶洲算法大赛颁奖暨生态赋能大会上,政界、学界、产业界共同探讨了AI技术的现状与未来。

    广州市政府和中国人工智能学会联合主办的这场大会,旨在推动人工智能领域的高端人才培养、企业交流以及科技成果转化。

    当日举行了第三届琶洲算法大赛颁奖仪式、琶洲领军算法师颁证,琶洲算法生态社区正式上线,两项技术应用合作签约。此外,《2024年大模型技术白皮书》和大模型可信能力测评榜单也正式发布。

    当前虽然大模型技术还在持续迭代发展,其商业化落地还面临一系列挑战。但业界普遍认为,随着模型应用成本快速下降,大模型为诸多行业带来技术普惠将很快实现,由此,盈利临界点的出现也指日可待。

    AI疾行

    大会现场,工信部信息技术发展司副司长杨亚俊,广州市副市长江智涛,国务院参事、中国工程院院士、清华大学信息科学技术学院院长戴琼海,中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学原校长郑南宁先后进行致辞。

    戴琼海在演讲中指出,人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,是一项理论与实践并重、基础与前沿兼得、多学科交叉融合的技术,作为一名人工智能科技与教育工作者,如何把握这个特点,做好人工智能多学科交叉教育、颠覆式创新和产学研合作、复合式人才培养,一直是其思考的重要问题。

    “琶洲算法大赛作为广州乃至全国人工智能领域的重要活动,自2022年成立以来已经成功举办三届,成为展示最新算法成果、挖掘新技术、培育新人才的重要平台。”他表示。

    中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学原校长郑南宁着重分析了具身智能发展的现状和挑战。

    他指出,具身智能的实现道路还很漫长,当前还面临四个维度的挑战:一是如何实现更加先进、灵活的计算算力,能够让智能系统在一个复杂多变的环境中自适应地行动,也即实现端侧智能;二是要有更聪明的算法,为具身智能系统带来更高级的认知策略,要让智能系统像人一样思维和行动;三是具身智能在不断普及、应用、发展过程中,会产生大量数据,如何保证安全和隐私性;四是随着具身智能渗透到人类生活、工作的各层面,如何制定更加健全的伦理指南也不可忽视。

    AI大模型典型企业则围绕AI产业的发展逻辑以及产业落地方向进行阐释。

    百川智能创始人、CEO王小川在演讲时指出,走向通用人工智能的趋势已逐步得到行业认可,他称今年为“智能纪元二年”。

    王小川回顾道,上一轮AI发展过程中,AlphaGo在单项领域超过了人类顶尖选手,因为这是一个自我博弈的思考性系统,由此“强化学习”理念发展多年。但大模型兴起后发现,数据越来越多,由此形成了一个学习型系统。未来的一个方向就是学习型系统和思考系统融合。

    整体看,智能时代发展如今经历了四步,其中前两步用了四十年打基础,形成今天的DIKW模型,即从Data(数据)到information(信息),走向Knowledge(知识)进入Wisdom(智慧)。这次OpenAI“草莓”模型的发布,就意味着开始走向“智慧”阶段。

    王小川着重提到,业界此前认为“自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠”,如今这已经得到兑现,语言问题被攻克后,人工智能发展的确取得了质的突破。如今他认为,“医疗是大模型皇冠上的明珠”,因为医疗对知识有足够大的需求,也是一种“AI for Science”的落地。

    面壁智能联合创始人、CEO李大海则提出“知识密度”概念,认为这是推动大模型应用走向成熟的关键因素。

    他把“知识密度”定义为模型整体的智能水平除以参与推理的参数量,参与推理的参数量决定了模型推理时的能耗。

    李大海分析,“知识密度定律”是第一性的,因为在同样能力条件下,有更高的知识密度就能用更低的能耗完成。努力做到大模型跟人一样聪明、推理时功耗更小,是要努力的方向。

    据介绍,面壁智能下一步给自己设定的目标是,在2026年底做到用端侧模型全面达到当前GPT4o的水平。真正达到这个目标,在端侧就可以打开丰富的应用想象力。

    戴琼海在现场发布了《2024年大模型技术白皮书》。他提到,大模型已经成为科技创新走向产业应用重要的枢纽。

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    大会的高潮部分是颁奖仪式,全球36个国家和地区的6003支队伍经过激烈角逐,诞生了赛区优胜队伍、赛题冠亚季军以及全球总冠军。成都球形世界科技有限公司凭借其在音乐创作社区领域的创新应用,荣获全球总冠军。

    在路演环节,面壁智能、中科云图、筷子科技、和元达、智用开物、GLM法律行业大模型挑战赛获奖选手等各自展开了介绍。

    圆桌对话过程中,业内人士对大模型的应用落地和商业模式探索进行了热烈探讨。

    对于大模型会打开多大的市场空间,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉指出,大模型发展过程中,最大的挑战是技术本身还在不断快速发展。他看好大模型推理的巨大机会,其机会可能未必是直接对商业的推动,而更多是对产业范式将带来巨大改变,由此也将诞生新的商机。

    但其中也离不开产业界对数据的一定程度开放,并推动技术更加成熟、平民化和低成本,才能加速推动大模型应用的快速普及。

    MiniMax副总裁苏彤更关注对B端应用场景的开拓,她认为,尽管AI大模型技术发展迅速,但目前C端缺少杀手级应用,B端应用场景也还不够丰富。苏彤认为,提升AI大模型对生活的渗透度是行业未来发展的关键。

    浙江大华股份研发副总裁殷俊分析道,在做人工智能产品交互时,面临的挑战是供给侧是否可以满足实际需求。由此,在供给侧要提升产品化效率,能够更好更快满足市场需求;在需求端要切实帮助解决客户的痛点。他乐观看向市场化预期。

    阿里夸克工程技术负责人万明成认为,简单来说,第一要看应用成本,第二要找到有价值的场景,第三要找到良好的商业模式。

    对于未来大模型的盈利空间,苏彤认为,持续提升技术的边界比单纯进行优化更为重要,模型能力和效率是成正比的关系。

    “MiniMax从去年底认识到这一点,开始做MoE专家模型。她指出,MoE模型是未来发展的趋势,同时,文本模型的能力决定了语音模型和视频模型的好坏,所以从去年开始,公司开始All In做MoE模型。目前看来,效果的确有显著提升。”她续称。

    亚马逊云科技架构负责人吴金福介绍道,在亚马逊,每推出一款产品或者解决方案,都要遵循逆向工作法机制,以此满足客户不断变化的需求。“大模型未来的发展方向在于行业应用,应创造出更有价值的解决方案甚至有机会颠覆行业,这就有望成为大模型未来的盈利点。”

    万明成坚定相信大模型带来的技术普惠效应。“大模型最重要的是在很多场景都能带来价值,但是苦于无法大规模落地。但过去一年,大模型应用成本下降速度很快,因此我乐观认为,在未来一两年内,大模型将在更多场景中实现落地。”

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