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[科技知识]国内ai是不是没希望了? |
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文心收费50，回答语气奇怪，过于简短还反问我 通义各种封号，各种基本逻辑错误，比如连生肖，乘法，文章字数都搞不明白 大家有没有其他好用的国内ai |
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这是一个复杂的问题。 其实有很多LLM正在给我们信心，比如Qwen 1.5，Yi ，这些都是完成度很高的模型，像后缀为chat的模型，你就可以拿来当聊天机器人。只是没做RAG和搜索融合。 还有一个特种APP叫做KimiChat非常擅长解读网址和超长PDF（目前它们已经开始推向大众）。 我可以这么说，最新的Qwen 1.5-72B 中文对话舒服程度已经媲美GPT-4的中文，积极性比GPT-4更高，如果配合RAG数据库和搜索融合，那真的可以一飞冲天。 我期待有一天能达成，外事不决问Gemini，内事不决问Qwen。 ——国内的人才是流通的，按技术实力，百度肯定不会是输于Qwen。 但为什么百度文心会这么糟心呢？ 我想原因只有一个，文心付费版用了一个小模型，以目前模型Size和Performance的对应关系，我感觉它的尺寸不会大于10B（以Mistral 7B作为基准）。 那么，为什么百度会用这么小的模型？ 我猜测原因如下： ①文心的目标客户，是用不上GPT、Gemini、Poe的用户，这些用户对性能要求可以说非常低，用大模型和小模型，对他们来说区别不大。只要达到儿童西洋镜的水平就够了。 ②百度想挣点钱。我了解的价格是70B左右的模型，百万Tokens的托管价格是1美元，7B左右的模型托管价格是0.2美元。 百度是自己运行的模型，所以，我的猜测是文心plus百万Tokens的成本在0.1美元，对于一个普通用户，一个月撑死用不了5块钱成本。 我想50元的会员费，百度的毛利润应该可以达到80％以上。——成本用都在哪里了？当然是拉新，中国APP的拉新成本都很高。 我们极端点地想，文心plus的运行成本是5元/客，拉新成本是45元/客，合计一下，第一个月百度其实没有赚。 ——在中国什么成本都可以省，但唯独营销成本不能省。可能文心的拉新成本要大于45元/客，两个月都回不了本。 ——这也就是为什么同样做面向公众的ChatGPT，CEO Sam Altman 必须要时刻保持住公众视线，因为拉新成本实在太高了。 一些个人观点：大模型推理成本过高，这是每个向公众运行模型的企业必须要面对的问题。 to C市场的人口基数实在太大了，像ChatGPT-3.5的手机版性能一削再削。 随着中国模厂逐渐找到了做模的手感，小模型性能也在日渐提升如果未来能解决中文吃Tokens的难题，也许面向公众的中文LLM会迎来新的转机。 |
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我想起了一句老话，土殖之所以恶心，不是因为殖，而是因为土。大部分吹嘘美国AI的殖人舔狗其实吹嘘的只是想象中的美利坚黑科技，其实他们对整个行业的技术特点，国内外相关产业发展的现状和趋势完全来自于震惊体营销号洗脑（甚至都不是那几个正经的AI公众号）。就以题主的提问为例，解析一下土殖到底土在哪： 1、当前阶段国内最好的大模型之一是GLM-4，知乎内就有大神评测给出了全面超越GPT-3.5的结论。智谱在国内大模型领域算是先行者之一，不是什么小角色，稍微有点了解的人都应该知道。而且GLM-4目前甚至还是免费的：https://chatglm.cn/main/alltoolsdetail 2、目前业界前沿的大模型在很多不同方面仍然存在局限性，比如问题中提到的字数。事实上字数问题对于大模型而言本来就是难点之一，因为大模型衡量字数的单位是token，跟人认知中的字数不一致——这个问题GPT-4该翻车一样翻车。 |
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3、如果国内AI叫没希望了，那硅谷大厂是不是应该明天就关门？就20个汉字这个问题，GPT-4和GLM-4虽然都不大行，但起码不至于差得太远： |
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下面我们来鉴赏一下Transformer发明者，市值万亿的搜索巨头Google当前官网最新版Gemini的表现： |
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有种赛博掰手指头的美 |
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Google 也想知道自己的 A.I. 是不是沒希望了。 Gemini Pro 與 ChatCPT Pro 比都有直接可觀的差距。 錢花得多、卡也比人家多。但是品質就是沒人家好。 |
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难呀，需要拼了命的追赶~ 1、中文语料各家都是隔绝的 百度、阿里、腾讯（微信公众平台上有海量的好的中文资源），几家都是隔绝的，各自不让其他人访问。 2、需要强大的算力【GPU】支撑 老美那边就连游戏级别的NVIDIA 4090显卡都不卖给咱们了 3、需要默默付出 不要太急功近利，自己啥还没有做出来呢，就先把商业模式整的明明白白了，颠倒了 4、宽松的环境 任何新鲜事物都是先有先发展，再有监督，现在是监督在先，发展就受限了 5、需要更好的语料 众所周知，互联网上中文语料占比不到1.5%，略高于越南语。特别在科研界尤甚 截至2020年3月25日，W3Techs 预测前1百万互联网网站使用的语言文字百分比 名次语言百分比1英语59.3%2俄语8.4%3西语4.2%4德语2.9%5土耳其语2.9%6波斯语2.8%7法语2.8%8日语2.4%9葡萄牙语2.2%10中文1.3%11越南语1.3%12意大利语1.0%13阿拉伯语0.9%14波兰语0.9%15希腊语0.7%16荷兰语0.7%17印尼语0.7%17韩语0.6%19捷克语0.4%20泰语0.4%21乌克兰语0.3%22希伯来语0.3%23瑞典语0.3%24罗马尼亚语0.3%25匈牙利语0.3%26丹麦语0.2%27斯洛伐克语0.2%28塞尔维亚语0.2%29保加利亚语0.1%30芬兰语0.1%31克罗地亚语0.1%32立陶宛语0.1%33书面挪威语0.1%34印地语0.1%35挪威语0.1%36斯洛文尼亚语0.1%37拉脱维亚语0.1%38爱沙尼亚语0.1%39阿塞拜疆语< 0.1%40加泰隆尼亚语< 0.1% 6、需要强大的资金 Openai距今已经融资约140亿美元了，市值超越800亿美元了 |
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综上就可以看到我们还有很长的路要走。 但是作为普通用户，可能等不及他们了，毕竟尽快提高生产力才是硬道理 写到这里我特意整理了一下我经常使用的几个网站，需要的自取，希望能帮上你 ① Chat AI（国内推荐）：ai.lansejingyu.com 通用ChatGPT，支持3.5和4.0、及最新模型GPT-4.0 turbo，支持AI绘图和大量插件，与官方使用无异 ② Chat File（文件聊天）：chatfile.ai 支持pdf、word、excel、csv、markdown、txt、ppt，所有格式简直通吃 ③ ChatGPT（OpenAI官方）：chat.openai.com 目前一枝独秀，独步天下 ④ NewBing（微软）：bing.com/new 被驯化过的ChatGPT内核 ⑤ 谷歌巴德（谷歌）：bard.google.com 世界第一搜索引擎硬刚ChatGPT的第一把斧头 ⑥ 百度文心一言（百度）：文心一言 国产聊天AI第一杆大旗 ⑦ 阿里通义千问（阿里）：通义大模型 大佬马云给出阿里的「答案」 ⑧ 智谱AI：智谱清言 基于ChatGLM2模型开发，支持多轮对话，具备内容创作、信息归纳总结等能力 |
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不用太悲观 也不用太乐观 只要有美国先做了表率 国内总能追上的 真正的问题在于 如何能敢为天下先 在美国人前搞出真正革命性的技术 真正做到引领人类 这方面我相反更悲观些 |
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国内过去几十年以AI之前的电子信息技术为主的产业，一直是跟随式的，几乎所有科技企业都是拿来找攒自己产品或服务的，因为有国内巨量用户和数据而成功，而实用的底层技术不仅拿来，拿来以后还长期不去探索其中底层原理准备好自己从头做出来（一部分），因为国外先进技术因为有了自己的良好科学基础而层出不穷，局面一直是跟还来不及、没有完整样例还没办法攒的水平。当然企业从立意上就也只是以应对市场能够存活为绝对主要方式，不回头做基础研发也仍然能够前进，而国内大学研究所更是极度不给力，不仅理论上没有领先的东西出来，实际项目也几乎没有值得落地转换出价值的成果，顺便还把后来的一代人头脑中的“何为科研工作”变成了单纯的为【职称-帽子-基金】的毕生！ 那么到了AI时代，这技术的内涵底层显然比前面的电子信息，还要更需要底层的科学和高端工程（计算学，人称算法）等的基础，当然从神经科学认知心理方面拿来部分已经了解到的知识如果做得好也是有效的支持，但中国所有这些方面都持续落后，显然要想赶路，要求的底层功夫就更多了。一个产业发展确实你统计它从产值是可以的，规模化就算是美国本国，同样是重要的。但是缺少底层的规模化，会像如今这样，看到越来越大的差距，而不是越来越小！我2001年回国时（语音技术基础）就看到国内连像样的语料库都没有、也没有任何像样的机构去构建，免费或收费的都没有！数据量大而没有质、没有数据挖掘通达知识，就是基于大数据大模型的AI的底层基础的根本性缺失。另一方面，开源软件（同样是国外兴起的）却让国内原来需要各处盗版的跟随，变得更加方便合法，大规模模型都可以不问出处直接拿开源库攒起来了，硕士生如果学校有GPU板卡服务器，导师稍微懂点如何攒，就能做出“顶会”论文了！但是毕业到了企业能做什么呢？当然攒起来没问题，新意呢、贴近服务的体验提升呢、底层模型据此的改善呢？更不要说要想赶超（美国自己也仍然在不断前进中，本来是一直有机会超车的呀），原理仍然几乎为零，【超还是抄】呢！ 当然，算力也只有大量买人家GPU，国内几十家流片成功得到国家资助的也有巨量资本投入的AI芯片公司，出品加起来却还只占到市场一小块（我观察主要是因为缺少底层运算软件类似CUDA构建的生态，知友可以探讨哪个是最大制约因素），让人家赚大钱都还要求着人家别禁运呢！ 有没有希望，远非AI而已！是有些对底层要求的所有科技领域，从大学科研再回退到小中大学教育的一路完整死记硬背套路，如何脱离这些“刷题式目标导向”教育的大问题了。不从根本上解决，那就离希望越来越远了。仅仅靠“集中精力做大事”的指令，确实是可以有GDP方面的规模。但我怀疑，这些是否就真的是实力了！ 我个人是持续在小规模上尽量做出一些合理有用的事情，但在规模化上，就一直没有力量，即使进入大学想要做些真科研最终我也失败退出。但面对AI新范式，我是有一些底层能力和外部贴近工程落地闭环中基于用户体验的方法论的，就是说我还是乐观和抱有希望的人，只是能力弱。有兴趣的知友可以移步搜索我其它回答。 |
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有的吧，在追赶呢。 |
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很难说。 我把客观事实捋一下： 现在的AI是可以实际应用的。即使技术上长期没有突破，工程上改进完善之后也可以做出足够好，足够有”钱“途的产品。现在的AI是有泡沫的。即使是上一条中能实现最好水平的产品也撑不起这个泡沫（加趋势）现在的AI在未来十年二十年之内大概率会有突破。我个人估计的话中规中矩的突破70%概率，大突破10%。但方向未知。 换句话说投AI的风险很大。 有可能颗粒无收，也有可能你押注一个方向大量投入了资源，没准半路杀个程咬金直接就把你给秒了。（比如前两年搞NLP，也就是做自然语言处理这部分的人心里肯定有一万个MNP想说）。这样的项目对中国来说非常的不友好。 另一方面呢，现在的AI（在没有很大突破的前提下），它的应用形态与其说是产品，不如说是服务。这样的东西对中国也很不友好。比如我举个例子：同样是谷歌的产品，安卓手机，浏览器甚至chromeOS，中国都有很能拿得出手的竞品。但搜索，地图，youtube就完全做不过人家。 照原来的路数就是先看一看，等有确定方向了再跟，利用后发优势没准还可以后发先至。 问题是吧，空X和星链的的就在眼前。现在AI还在百花齐放的阶段，并没被甩开太远，等两天再看没准就看不到尾灯了。 也不能说没希望了，但是吧，就挺难的。 （当然还有个现实的问题就是，最近也确实没有太多的闲钱投这个） |
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这只是大语言模型，确实没多大希望，能做PPT就不错了，二级市场散户都骗不了的产品能有多垃圾…… 其他国产民用科技基本上就是几个梯队，忽悠不住二级市场散户，忽悠不住一级市场投资人，忽悠不住官方行业推动方，再强就真的大国重器、解决卡脖子难题 说实话长这么大，二级市场散户都骗不了还能搞几千亿几万亿投资的概念，我也就见过通用大模型这一个，主打一个产品拉胯 当然国内其他领域AI蓬勃发展，确实够用，国内是制造业为主，有全球最好、成果转化率最高的应用场景，可以说地利因素无敌，像自动驾驶、工业AI等等，都非常不错，国际领先水平。 以上只是批判大模型技术水平够低，首先应用场景受限，其次中文训练数据集非常拉胯，对AI来说这两点基本可以否定一个赛道 |
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国内 AI 感觉还可以啊，我一直在用。 不过和国外的确实有差距。 我现在一般文字相关的用 智普清言、讯飞星火。 图片的用 Stable Diffusion。 偶尔用一下 Chat GPT。 文心一言用的比较少，百度文库还不错，可以通过文档直接生成PPT。 |
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国际上Ai的发展也只是近几年的事情，现在下判断是不是为时尚早了？ 就目前而言，国内的Ai发展确实远不及国外，因为主要有以下几个问题。 第一：算力芯片的发展严重不足。 目前最顶尖的算力芯片都在国外，而且国内厂商基本都被限制购买。能买到的都是较落后的芯片。 |
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据科大讯飞ceo的消息，华为做出了较高性能的算力芯片（已经非常接近英伟达的顶级水平了），但目前还没有确切的在售消息（个人猜测应该是代工出现问题） |
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第二：大多数厂商宣布进军Ai都是雷声大雨点小。 自从ChatGPT大火以来，很多厂商都宣布了要发展Ai大模型，但是目前已经在应用Ai的厂商很少很少，或者还停留在简单的回答问题和写写文案等功能上。 |
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但是2月18日，魅族宣布停止传统智能手机新项目，全面ALL in Ai，我在猜测这会不会是一个小小的国内Ai发展的转折点。毕竟能有这样的决心确实不容易，而且现在的魅族背靠吉利集团，也算财大气粗了。 |
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所以个人对国内Ai的发展还是持乐观态度的，算力芯片在一步一步的突破，而且目前国外的Ai技术也刚起步不久，还有一点，像open Ai等Ai领域的巨头公司大部分技术都是开源的，国内厂商可以借鉴一部分（这里说明一下，借鉴不是抄袭，人家开源的目的就是让全世界来学习以推动Ai技术的发展。） |
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还是那个观点，后发的蒸汽机内燃机打不过先发的机器没关系，按这个发展势头抢掉你们这些血肉牛马的工作还是没有难度的。 有朝一日被自己嘲笑的东西替代掉、抢掉工作会是很尴尬的。 |
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OpenAI在9轮融资中筹集了140亿美元。目前一共收入20亿美元。 按目前情况，我看不到未来有任何盈利的可能性。 国内ai有没有希望我不知道，但openAI真的是没希望。 |
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所谓跟随战略， 今天有兴趣有必要就跟一下， 明天也许情景变化，失去兴趣，或无利可图，就不跟了。 跟或不跟，主权在我，体现极大灵活性，原则性，以及随机性。 |
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真正弯道超车是需要很高的战略眼光的。 也就是说， google，OpenAI，deepmind，Hinton，lecun，bengio，李飞飞都错了/或者格局小了，我们有一个眼光很好的领导人说，他们格局小了，我们all in xxx。这个xxx最后无敌了，那才能弯道超车。现在只不过是欧美做什么中国跟着做什么，谈何弯道超车。只能叫苦苦追随... 中国年轻人还是很有创造力的，问题是学术领导人大多都不太行。 |
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百度：AI可用于识别违规内容…… |
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其实也不能说国内厂商不行，Google说实话也是半斤八两的货，只能怪OpenAI太高了，如果Google只有二层楼，那OpenAI有好几层楼那高。 |
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希望挺大的。如果说chatgpt推出，只是唤起中国的ai热潮，那么sora可以说是给中国的ai产业打了一针强心剂。 未知是最让人恐惧的，但无知才是最让人绝望的。在面对未知的恐惧时，很多人选择用无知来对抗未知。 如果说chatgpt只是用未知的东西给中国带来了一些焦虑的话，那么sora彻底将无知暴露了出来。 有退路往往才是绝路。没退路了，才都是前路。所以说，不是没希望，而是希望才刚刚开始。 朱可夫的打法就是这样的，也不能说朱可夫输了。只能说朱可夫的战术所呈现出来的赢的形态和大众普遍想的有点不一样。 |
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国内AI还是有希望的......，但是我们可能等不起 |
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推荐你几个国内可以用的ChatGPT吧，包括我的个人评价，先用着，等她好了再回来爱她~ 产品功能特点推荐指数我的用途及评价AI Plus（国内） http://ai.lansejingyu.com通用ChatGPT，支持3.5 turbo和4.0 turbo、4.0 Vision（AI识图）、DALLE-3（AI绘图）??????????我日常使用的一个系统，算是模型很全的了，还有很多插件Chat2File（文件对话） http://chatfile.lify.vip支持pdf、word、excel、csv、markdown、txt、ppt，所有格式简直通吃??????????我主要用来读报告，帮我读书，汇总文件内容、提取文件的要点等ChatGPT（OpenAI） http://chat.openai.com目前一枝独秀，独步天下的OpenAI官网????????不用多说了，官网大家都知道，我偶尔用一下，因为那啥太麻烦了NewBing（微软） http://bing.com/new被驯化过的ChatGPT内核????可用，但是总感觉少根筋Bard（谷歌） http://bard.google.com世界第一搜索引擎硬刚ChatGPT的第一把斧头????之前被它虚假剪辑的功能演示视频e心到了，不想体验文心一言（百度） http://yiyan.baidu.com/国产聊天AI第一杆大旗??????方便，使用较少，推理能力差一些，专业内容较少通义（阿里） http://tongyi.aliyun.com阿里给出大模型的答案??????使用较少，不太好评价智普AI基于ChatGLM2模型开发，支持多轮对话??????使用较少，不太好评价Notion Al notion.ai堪称目前最好的文档类工具??????非常好用，但是对于国人来讲可能不是很习惯它的界面及使用方式Chat Excel http://chatexcel.com通过聊天方式与excel对话，可实现计算、排序、汇总、聚合等等??????我简单的分析excel用它非常好用，如果涉及到透视图等等还是得原生的excel |
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我曾一度认为中美差距不大。 最近不知为何，总感觉差距越来越大，越乏无力感莫名而生。 AI几个大模型，文字图片视频。。 基础太差，只有上层建筑。 反思，中国大学腐败骗子横行，学阀。教授跟禽兽何异。。。科研体制。。。中国二代。。。毁灭吧！ |
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技术上还是有希望继续提高的 不过LLM最终的主要价值应该是大小仅几个或几十个G，能跑在personal GPU上，为个人构筑信息茧房并代理与外界的信息交互。这意味着目前大公司通过推荐算法来塑造人的价值观这套做法被淘汰。这会在意识形态和群体的组织上带来比较深远的影响。这种东西就算能在中国出现，也会是最后一个出现的。搞不好我们一直在问“国内ai是不是没有希望“，没想到自己突然变成最后一个国家了 |
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我提一个暴论： 观察近些年的互联网新秀企业，会发现基本都全面拥抱全球化了，在海外积极抢占市场，而2010年以前的那些企业往往对全球化没那么重视，特别点名百度。 事实上，从拼多多的发展可以看出，下城市场的份额也是很大的，因此国内的ai也许技术，不是一流的，但是可以通过打造一定的差异性并拥抱全球市场来获取更多市场份额，更何况移动互联网的发展表明: 拉新也是很重要的，有好东西没有做好营销也是不行的。 目前，chatgpt等海外ai由于有英文优势叠加先抢占技术制高点，所以营销成本会很低。国内企业如果一直模仿别人追赶，其实从营销上就落后很多。 当今互联网企业应该全力拥抱全球化，去抢占更多市场份额。想想传音手机可以在非洲热卖，其实AI领域必然也有类似的道理，做好多语言本地化，尝试获取更多语言区域的用户，打不过美国AI还可以打过其它国家的AI |
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如果回答没希望能提供情绪价值，那就没希望吧。 |
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不做证明地说，你应该庆幸才是。 |
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我是个炒股的，不是从业人员。 人工智能咱们国家差到连希望都没有了么？就算英伟达的芯片不卖给我们，还可以出去建设算力，还可以走私。华为算力生态可能还不太行，产能也不行，真的有不能用吗？ 这个行业太多华人了，技术能封锁吗？ 哪怕最出名的open ai，搞出成熟的商业模式了么？盈利了么？ 人工智能这波热潮才开始，就看不到希望了？ |
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国内正在热衷于蓄奴庄园的play游戏 其他都不重要 |
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LLM的性格总体上是猪。 猪队友。 LLM开源本来就是可疑行为。用来浪费中国大陆时间精力的。 美国人肯定已经知道LLM是pig |
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国外ai很有希望，可惜这届大学生高中生没希望了，看了现在本科生等待作业，可以说全是有ai辅助写的。 自己用ai，用熟练了，我直接零基础开发应用和网站，无压力部署算法一条龙。所以普通软件工程师也没希望了。 做了些工作需要八股文汇报，直接ai写稿子ppt，文员助理也没有希望了。 想搞些花里胡哨的设计图用于宣传，ai做的比普通画师还好，普通设计师也没希望了。 所以，我常建议北美高中生申请土木技工物流等专业，这里体力活还是最有希望的。 |
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你跟我理解的AI不一样 |
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人家烧了几千亿，你没烧钱也想搞出来？说白了就是嫉妒别人，还想找捷径。 |
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