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如何縮小中美通用大模型差距? 我在兩會看到了答案

人工智能 新聞
與開展“人工智能+”行動相呼應的是,20多位全國人大代表或政協(xié)委員都談到了大模型相關,覆蓋到從底層數(shù)據(jù)算力、模型層以及應用層的方方面面,為當前正面臨的挑戰(zhàn)建言獻策。

“通用大模型關乎國運之爭”……

“人工智能+”首次出現(xiàn)在政府工作報告中,并直接上升為一種行動 。

雷軍劉慶峰等代表委員都將人工智能納入到自己的建議之中;

又是一年兩會進行時,AI大模型受到前所未有的關注。

彼時在大洋彼岸的另一邊,GPT-4正被最新大模型全面超越,Sora新視頻持續(xù)驚艷網(wǎng)友。

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一時間,關于國產(chǎn)通用大模型未來發(fā)展、中美之間差距還有多少的話題再次引人注目。

既如此且先來看看,兩會都聊了啥?或許能從中找到答案。

人工智能火爆兩會

與開展“人工智能+”行動相呼應的是,20多位全國人大代表或政協(xié)委員都談到了大模型相關,覆蓋到從底層數(shù)據(jù)算力、模型層以及應用層的方方面面,為當前正面臨的挑戰(zhàn)建言獻策。

通用大模型又成為這其中的關鍵詞。這樣的盛況,以往并不多見。

在具體建議中,可以看到大概有三個方面:技術瓶頸、未來發(fā)展以及應用落地。

  • 技術瓶頸:數(shù)據(jù)、算力和產(chǎn)業(yè)生態(tài)

當前國產(chǎn)大模型技術瓶頸還有哪些?包括科大訊飛董事長劉慶峰、知乎創(chuàng)始人周源、京東集團技術委員會主席曹鵬、中科院計算機所研究員張云泉等在內都發(fā)表了自己的看法。

知乎創(chuàng)始人周源談到了數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn),他認為對大模型數(shù)據(jù)采集進行監(jiān)督和審查。

京東集團技術委員會主席曹鵬、中科院計算機所研究員張云泉等在內都談到了突破算力瓶頸,曹鵬鼓勵國產(chǎn)算力軟硬協(xié)同,張云泉提出了集中AI芯片研制、設立智能算力發(fā)展專項組等幾個方向的建議。

科大訊飛董事長劉慶峰則從算力、底座平臺、源頭技術研發(fā)等維度介紹了我國發(fā)展大模型存在的短板,并建議制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》,來縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)的差距,打造我國的比較優(yōu)勢。

  • 未來發(fā)展:教育人才和政策法規(guī)也成關注焦點

技術之外,教育、人才建設、政策法規(guī)等方面也成為了代表們的關注焦點。

小米創(chuàng)始人雷軍提出了三項人才相關的建議:從義務教育階段普及人工智能素養(yǎng)教育;大力推進高校人工智能相關專業(yè)的建設;支持大型科技企業(yè)和教培機構培育人工智能應用型人才。

還有一些法律界人士,比如金杜律師事務所高級合伙人張毅,提出推進《人工智能法》的出臺。

  • 應用落地:如何賦能千行百業(yè)?

值得一提的是,此次還有來自影視、體育、農村、養(yǎng)老、制造、文旅等各行業(yè)代表也都參與到對于人工智能發(fā)展的討論之中。

比如Sora對影視行業(yè)的影響,演員靳東在接受采訪時談到一些服務型的崗位可能會被替代,但短時間內,人工智能很難替代影視等創(chuàng)作行業(yè)。

還有像美的副總裁鐘錚拈花灣文旅董事長吳國平、天能控股集團董事長張?zhí)烊?/strong>提到了人工智能在制造業(yè)、文旅、養(yǎng)老等行業(yè)的應用。

……

可以看到的是,大模型毫無疑問地成為此次兩會的焦點。在二十多位人大代表或政協(xié)委員的提案中,其實也能總結出當前國產(chǎn)大模型的發(fā)展縮影:技術挑戰(zhàn)仍在,人才政策得跟上,應用發(fā)展要加速

中美差距還有多大?

ChatGPT的出現(xiàn),國內掀起千模大戰(zhàn),部分玩家的大模型在一年時間實現(xiàn)了對標GPT-3.5的實力,部分能力超過了GPT-4。

而Sora橫空出世,僅需通過文本即可自動生成1分鐘視頻,給視頻生成領域帶來了顛覆,其展現(xiàn)的性能對同類產(chǎn)品實現(xiàn)了碾壓……

于是乎,關于中美之間的差距是否進一步加大再次引發(fā)熱議。數(shù)據(jù)、算力、人才培養(yǎng)和投入成為這當中討論的焦點。

但中美差距具體還有多大?始終沒有什么定論。

此次兩會上,科大訊飛董事長劉慶峰首次給出了定量描述——

1-2年,追平。

為什么會是這個數(shù)字?劉慶峰做了進一步解答。

他認為中美博弈的“主戰(zhàn)場”就是在通用底座能力上持續(xù)進行對標。而Sora正是基于GPT-4/4V的通用大模型底座能力所延伸出來的特定領域的成功實踐。

同樣延伸的還有像DALL-E3、Whisper。

他還以訊飛星火大模型為例,預計6個月內可達到GPT4/4V當前最好水平。但隨著GPT-5的發(fā)布,“這個差距可能會被拉到一年以上”

因此他也強調稱,這也會是一個你追我趕的動態(tài)過程

在劉慶峰這一推論中,在人工智能領域,將通用大模型推至到一個高點,成為中美之間差距的核心競爭點。

也有代表此次在兩會上表達了類似的觀點:通用大模型的發(fā)展,已不是單純的科技之爭,更是國運之爭,影響深遠。

過去一年可以看到,通用大模型已然成為業(yè)內玩家的發(fā)展共識。

在模型層,關于長文本處理、多模態(tài)、邏輯推理、數(shù)學編碼等技術突破,以全方位提升通用大模型的理解能力?;A設施層,自主可控算力生態(tài)也構建開來,國產(chǎn)算力軟硬協(xié)同來支撐大模型創(chuàng)新和應用。

當然最明顯感知的發(fā)展變化,還是應用層的全面開花

來自醫(yī)療、教育、廣告營銷、制造等各個行業(yè)領域的傳統(tǒng)玩家,基于通用大模型底座平臺以及行業(yè)數(shù)據(jù),得以讓大模型在自身領域加速應用。

千模大戰(zhàn)之中,絕大多數(shù)也都是行業(yè)和垂直領域大模型。而如果沒有通用底座大模型的支撐,行業(yè)大模型的成效將無法持續(xù)進步。

因此,中國必須要有自主可控、對標國際一流水準的通用底座大模型。

這當中最具代表的踐行者就是科大訊飛。

過去一年,他們有兩個進展值得關注——

一個是中國首個支持萬億浮點參數(shù)的國產(chǎn)化算力平臺“飛星一號”,聯(lián)合華為實現(xiàn)國產(chǎn)算力的自主可控。

另一個基于該平臺發(fā)布訊飛星火V3.5,整體效果逼近GPT-4 Turbo,并初步形成大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

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基于算力和持續(xù)升級迭代的通用大模型,他們在醫(yī)療、教育、工業(yè)等場景中有了深度應用,已率先構建出行業(yè)領先的大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)——

截至今年1月,訊飛星火純用戶2400萬,基于訊飛聽見、訊飛星火APP、訊飛輸入法等應用,星火已累計賦能億萬用戶。大模型開發(fā)者生態(tài)積累37萬開發(fā)者數(shù)量,其中企業(yè)開發(fā)者數(shù)量為24萬……并從中以此形數(shù)據(jù)閉環(huán),自驅動大模型的迭代和落地。

過去的發(fā)展成績表明:以科大訊飛為代表的通用人工智能國家隊在推動大模型的落地,我們有基礎,也有自身的場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢。但同樣也要客觀看到差距、正視差距,縮小中美底座大模型的差距。

全球競爭更加激烈,通用底座呼之欲出

2024年剛開年,以天為單位的AI新進展再次讓全球無眠。

顛覆視頻生成的Sora、全面超越GPT-4的Claude 3、還有Stable Diffusion 3的發(fā)布,而在產(chǎn)業(yè)鏈上,英偉達正式突破2萬億美元震驚股市……

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顯然,全球競速沒有放緩,反而更緊迫了。

但同去年ChatGPT剛出現(xiàn)時百模大戰(zhàn)千模大戰(zhàn)的各家探索不同,今年國內卻顯得冷靜許多。因為有關技術趨勢的共識已經(jīng)再明顯不過:

  • 多模態(tài)融合,包括語音、圖像、視頻等多個模態(tài)融合已成為國內外科技大廠大模型升級和迭代重點;
  • Scaling Law反復被驗證,大模型的不同流派走向統(tǒng)一;
  • 軟硬件一體,產(chǎn)業(yè)鏈上下游共建的通用底座,更加呼之欲出。也只有通用底座,才是綜合實力、長治久安、基業(yè)長青、支撐千行百業(yè)“AI+”的基石。

有意思的是,這樣的洞察,也在兩會上也被提及出來了。

劉慶峰給出了全面系統(tǒng)的建議。

他建議在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎上,系統(tǒng)性制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》,以頂層設計來推動通用人工智能的發(fā)展。

與此同時,相關工作也要同步展開,為此劉慶峰給出了九點建議。

首先第一點,聚焦通用大模型“主戰(zhàn)場”,整合各方資源,持續(xù)加大投入。

比如包括以專項的形式在未來5年持續(xù)支持研發(fā)攻關、支持算力基礎設施建設、推動工業(yè)和民生等領域的大模型應用等。

隨后,就是加強源頭技術布局,圍繞通用人工智能相關領域,布局戰(zhàn)略性、前瞻性基礎研究,堅持以源頭核心技術突破來推動顛覆式創(chuàng)新的探索。

除了大模型技術外,還要加快腦科學與類腦智能、量子計算以及推動AI for Science的發(fā)展。

更為具體的建議還有:

建議加快形成以國產(chǎn)大模型為核心的自主可控產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

建議推動國家級高質量訓練數(shù)據(jù)開放和共享,支持國家戰(zhàn)略科技力量以揭榜掛帥形式優(yōu)先、低成本使用。

建議出臺更加客觀、公正、可信的評測方法,推動大模型在行業(yè)領域應用的健康發(fā)展。

除此之外,他還強調了人才培養(yǎng)、法律法規(guī)以及倫理人文研究方面的重要性。

尤其是人才培養(yǎng),他不僅強調了頂尖的創(chuàng)新人才、應用型人才的培養(yǎng),而且建議加快推廣人工智能通識教育,賦能基礎教育、職業(yè)教育和高等教育全學段,并且建議設立國家人工智能學院。

對于未來可能會被人工智能大量替代的行業(yè)和崗位,他認為應該研究新型人才能力素質模型和培養(yǎng)方案。

這樣的洞察和建議,之所以系統(tǒng)和全面,一方面是訊飛本身是人工智能國家隊,懂行。另一方面,常年的人工智能產(chǎn)業(yè)深耕,也讓它對產(chǎn)業(yè)需求有更深的洞察。

透過此次兩會上各位行業(yè)代表們的觀點,可以看到社會的共識是:

通用大模型是必經(jīng)之路。

從全球發(fā)展來看,實現(xiàn)算力、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的自主可控,才能保證大模型的持續(xù)迭代和應用,在全球競爭態(tài)勢下才能占據(jù)一席之地,擁有話語權。

民生社會層面,以大模型為代表的新質生產(chǎn)力,正成為支撐社會發(fā)展的新型基礎設施。從技術研發(fā)到商業(yè)落地,這條發(fā)展路線上一以貫之的最終目標,都是為各行各業(yè)提質提效。

所以即便現(xiàn)在差距仍不可忽視,但包括國產(chǎn)大模型的核心玩家,已經(jīng)初步探索出了一條自主可控之路,賦能到各行業(yè),這也是大模型的真正價值所在。

“互聯(lián)網(wǎng)+”“人工智能+”,新質生產(chǎn)力機遇,未來可期,中國可期。

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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