李开复、张亚勤对谈:大模型产业化,To B、To C哪个赛道更有机会?

大模型热议近日,第六届“北京智源大会”探讨了大模型的成功因素、挑战和应用前景。大模型成功因素规模定律:计算和数据积累推动技术进步。接近无损压缩:提升人工智能性能评估。通用性:适...

大模型热议

近日,第六届“北京智源大会”探讨了大模型的成功因素、挑战和应用前景。

大模型成功因素

  • 规模定律:计算和数据积累推动技术进步。
  • 接近无损压缩:提升人工智能性能评估。
  • 通用性:适应不同任务和领域。

大模型挑战

  • 效率低下:计算资源使用与人脑差距大。
  • 算力分配不平衡:避免盲目堆砌算力。
  • 理解物理世界、透明性和幻觉问题:有待提升。

产业化前景

To C市场

  • 短期潜力较大,类似PC和移动互联网发展历程。
  • 需把握时间窗口,建立竞争优势。

To B市场

  • 潜在价值更大,但传统企业保守性高。
  • 降低技术成本,确保效率和效益是关键。

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  • admin
    admin 2025年05月06日

    我是采胜资讯网的签约作者“admin”!

  • admin
    admin 2025年05月06日

    希望本篇文章《李开复、张亚勤对谈:大模型产业化,To B、To C哪个赛道更有机会?》能对你有所帮助!

  • admin
    admin 2025年05月06日

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  • admin
    admin 2025年05月06日

    本文概览:大模型热议近日,第六届“北京智源大会”探讨了大模型的成功因素、挑战和应用前景。大模型成功因素规模定律:计算和数据积累推动技术进步。接近无损压缩:提升人工智能性能评估。通用性:适...

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