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李彦宏谈大模型三大认知误区:未来模型之间的差距会变大

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李彦宏在最近的内部讲话中,针对外界对大模型的普遍认知提出了自己的见解,指出了三个主要的误区。他认为,未来大模型之间的差距可能会越来越大,而不是缩小。他强调,大模型的潜力巨大,目前的发展阶段距离理想状态还有很长的路要走,因此需要持续的迭代和升级。
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深度|​Andrej Karpathy 最新思考:小模型有巨大潜力,大模型用来处理多任务,AI 模型未来聚焦于处理重要信息的能力

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在人工智能领域,Andrej Karpathy 的最新思考为我们提供了关于AI模型未来发展的深刻见解。他认为,虽然当前的大型模型非常强大,但未来的小型模型也具有巨大的潜力。通过模型蒸馏技术,我们可以将大型模型的能力压缩到更小的模型中,实现更高效的认知处理。
ToB Or ToC,大模型不做“选择题”

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在人工智能大模型的商业化道路上,"ToB or ToC" 一直是一个核心的战略选择问题。随着技术的不断发展和市场需求的变化,越来越多的企业开始探索将大模型应用于更广泛的商业场景,不再局限于传统的 B2B 或 B2C 模式。本文深入分析了大模型在商业化过程中的挑战与机遇,探讨了如何在不同领域实现有效的商业化路径。