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[科技知识]国内的人工智能大模型，有没有弯道超车的机会? |
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国内的人工智能大模型，有没有弯道超车的机会? 关注问题?写回答 [img_log] 互联网 人工智能 AI技术 国内的人工智能大模型，有没有弯道超车的机会? |
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我在之前曾经提过，人工大模型比如生成式AI在国内最大的挑战不仅仅是技术...... 首先来说海外有政治正确，但是这种对于AI来说不至于是个挑战，比如说黑人话题，如果你说美国某街区犯罪率达到40%，这个可以描述，如果通过这个进一步描述黑人都爱犯罪，那么即使不喜欢黑人的人也得承认，这确实有些种族歧视。 所以欧美国家也有敏感的G点，但是这种G点界限相对还算清晰，从绝对值上来看敏感点有但是范围没有那么大........ 然后国内前两个月就已经陆续出现我之前所担心的情况了，有某大V带头，针对国产大模型进行挨个测试，专门问政治问题、敏感问题、禁区问题，不久就有个大V找到一个然后像发现新大陆一样开始在微博号召粉丝关注自己这个爱国者的新发现....... 最关键的是，你无话可说，人家就是吃这碗饭的......你的大模型确实百密一疏了，而且如果人家大V不点名道姓的大肆渲染，流量怎么来呢？ 我自己也有多个战狼账号，这个其实是一种成熟的模式，有问题先把大帽子给企业扣上，然后再去查资料看看企业有没有海外资本的股权和往来，一旦有那么第二发跟进的动态就可以从海外不明势力与仇视资本的角度切入，流量和话题下拉满，只要描述语句中多用"可能"、"有概率"、"不可忽视".......之类的模糊词汇，企业也没法找你麻烦。 其实有时候看到一些明星也挺有意思的.....确实文化程度不高，一些关键日子和场景发表了不合时宜的动态，结果就演变成了集体性扣上"该明星蓄谋已久"、"早就看出他的倾向".......因为大V集火的前提必须想把你(个人或企业)明知而为之的人设给落实，才能继续扩大流量...... 某个新东方主播在直播的过程中在一个连贯性话题中说了一句"今天是个好日子"，很快就被集火了.......其实这个主播"包藏祸心"的动机是什么呢？毕竟想吃这口饭.....但是已经在这些大V的带动下进入小心翼翼、道歉无效的阶段了....... |
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几个B左右的模型，国内早就弯道超车了 国内又不打算做复杂推理，几个b的模型成本可控，不求数学和复杂算法能力，搞点黄赌毒优化，做点上个世纪的办公业务，搞点骗人的垂直场景骗政府 就差不多结束了 做AGI有啥用，有追求有啥用，到头来钱还是字节跳动和黄赌毒高级脸挣了，剩下还有一群你不敢说出来的old money垄断人们生活各个方面，他们又不在乎技术升级。 |
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你似乎来到了没有知识存在的荒原 |
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个人感觉要看如何定义这里的“弯道超车”，要看比拼的赛道在哪里。 如果直接拿着训练的模型与ChatGPT比的话，那通过在特定领域投入更多的数据集进行训练，是比较容易实现媲美的效果的；而如果在训练的大模型中，加上一些ChatGPT不擅长的内容，“超越”ChatGPT也非常容易。 但个人感觉这些都算不上真正的“弯道超车”，AI大模型底层的LLM算法，本身就不是以精准著称的，比拼精确度并不是特别有意义的事情。如果真的要在模型层面超车，得抢跑发布ChatGPT5.0才行，但目前显然大家都做不到。 |
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要说真正的弯道超车，不是做100个大模型，不如转变赛道，去做100个AI应用。 在过去的“百模大战”中，国产大模型注重的是数量上的追逐，但也存在着同质化的问题。如果将大模型集成到C端应用中并提供垂直定制服务，或许又能掀起一场热潮。 |
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或许拼大模型的时代已经过了，弯道超车的关键在于做产业端的应用。 AI面对的行业、业务场景很多，应用需求很大很广。 如果能做出更垂直、更聚焦的AI产业应用，或许就能抓住弯道超车的机会点。 在这方面，我关注到，国内在AI产业应用上已有表现突出的自研AI应用产品，从内容创作、数据分析等多个方面打造垂直领域的相关应用： AI数据分析：【A办公小浣熊】 继代码小浣熊之后，商汤为小浣熊家族引入的另一个AI数据分析工具，旨在降低数据分析的门槛，提高工作效率，还能帮助我们快速获取洞察力~ 有了这个数据分析工具，无需编程或复杂的操作，直接用对话聊天的方式描述需求问题，它就可以理解并执行任务，自动将数据转化为我们想要的结果。 |
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AI内容创作：【AI绘图助手】 这个全新的AI绘画软件，汇集了一众AI图像创作工具，包括AI绘画、AI扩图、AI写真、AI特效等等，而且提供免费额度，多个功能都可免费实用。 |
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在AI绘画功能中，提供AI文生图以及AI图生图两大生成模式，通过中文提示词&参考图即可生成符合要求的图画，内置多种成熟的风格模型，包括动漫风、3D风、油画风等等。 在使用上，生成操作简单，出图速度高且质量优秀，是非常易用的一款AI内容创作应用。 |
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AI编程代码：【通义灵码】 一个可以让编程变得像说话一样简单的自动化编程工具，它提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等功能。 它支持多种编程语言，包括Java、Python、Go、JavaScript、TypeScript、C/C++等，同时兼容多种主流编程工具，如VSCode、JetBrains IDE等。 而且它还可以通过智能问答的方式，帮我们解决编程研发中遇到的各种问题，实现一键代写代码。 |
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“只有当新赛道出现的时候，才有弯道超车的机会。” 而这个新赛道，我想无疑会是AI应用。 回想一下，自去年ChatGPT横空出世，国内科技大厂AII IN大模型，文心一言、通义千问、商量......国内涌现出了上百个个大模型，几乎每一天都有新的大模型问世。 无论好坏，众大厂赶鸭子上架式的密集发布大模型，都有一种“刚生出来的孩子”急着“抱给大家看看”的感觉，怎么看都有点“飞蛾扑火”的意思。 这种“试水”式的模型发布，总会有不足的地方，只能靠不断地优化迭代来追赶ChatGPT： 文心4.0性能媲美GPT-4 智谱GLM-4性能逼近GPT-4 通义千问2.0赶超GPT-3.5 ...... 在国产大模型竞赛的一年里，ChatGPT只是起点。 “超车”的背后还需要关注到行业发展的赛道变化，找准定位才可一骑绝尘。 话不多说啦~有用的记得要码住，也可以关注一下 @银河君 主页下次不迷路 |
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都2024年了，我想AI对于大家来说应该不陌生了，从阿尔法狗再到诸如讯飞星火大模型的语言模型软件层出不穷，人工智能（AI）已从前沿概念跃升为深刻塑造人类现实生活的核心力量。AI技术在2023年，AI大模型成为了全球科技领域的璀璨明星，引发了前所未有的关注与热议。 |
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在国外，OpenAI、谷歌和微软等行业巨头竞相布局，争夺AI技术的制高点。在人工智能这一全球科技竞赛中，国外巨头们凭借深厚的技术底蕴和持续的创新投入，一度领跑整个行业。但其实现如今国内的AI科技发展也在持续加速，说不定在那个弯道就会成功超车。 近年来，国内AI领域涌现出众多创新企业和产品，它们不仅在技术上取得了长足进步，更在应用场景上实现了广泛拓展。从语音识别、自然语言处理到图像识别、自动驾驶，国内AI技术正逐步缩小与国外的差距，并在某些领域展现出超越的潜力。 科大讯飞，作为国内人工智能领域的领军企业，其在2023年上半年的业绩中，特别是B端和G端业务的暂时下滑，确实反映出AI行业正在经历深度的结构调整。然而，在这背后，我们观察到两大鲜明的趋势：一方面是国家对人工智能领域的坚定扶持与推动，不断释放政策红利；另一方面则是科大讯飞等企业在面对挑战时，积极寻求转型与创新，以应对市场的变化。这两大趋势无疑为AI行业的未来发展描绘出了一幅充满机遇的蓝图。 |
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其实我们站在政策视角来看，国家早就已经对于人工智能领域有所行动。在“十四五”规划中就已经明确将人工智能置于前沿科技领域的核心位置。这代表着，国家会将资金与研发资源都集中投入到AI领域，更是对AI技术在各领域广泛应用与市场需求扩大的强烈预期。这种国家层面的战略支持，无疑为AI行业的发展提供了强大的动力。 有了政策支持以及企业自身想要前进的动力，给我们国家的AI发展商也是有重大突破的。在最近备受瞩目的中国国际消费品博览会上，科大讯飞携全线大模型升级C端产品亮相，立刻就引发行业内外的广泛的关注和讨论。科大讯飞现场展出的基于讯飞星火认知大模型打造的讯飞智能录音笔、讯飞翻译机、讯飞智能办公本、讯飞AI扫拖机器人等产品，不仅功能强大、操作便捷，更在智能化、个性化方面取得了显著突破。 |
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科大讯飞作为中国AI行业的主力企业，一直致力于推动人工智能技术的发展和应用。此次消博会上，科大讯飞展现的不仅是其领先的技术实力，更是其对中国AI产业未来发展的信心和决心。科大讯飞的成功，不仅代表着中国AI企业在全球范围内的崛起，更意味着中国品牌在人工智能领域的弯道超车。 在当前的全球竞争环境下，消费者对品牌的选择和信任越来越重要。相比过去，现在的消费者更乐于看到和相信中国品牌的竞争力。科大讯飞正是抓住了这一机遇，通过不断的技术创新和产品升级，赢得了消费者的广泛认可和信赖。 与此同时，科大讯飞在面对如美国实体清单等外部挑战时，展现出了强大的战略调整能力和创新实力。公司及时调整战略方向，聚焦自主技术研发与创新，特别是在通用人工智能认知大模型领域的投入取得了显著成果。讯飞星火大模型的推出与应用，不仅推动了科大讯飞自身的业绩增长，更为整个AI行业开辟了新的发展路径。 当然国内AI技术的迅速发展与成功都并非偶然，它背后是中国AI产业快速发展的缩影。政府和媒介环境都在告诉我们，在新能源汽车之后，下一个国家在全球竞争中的重点领域就是大模型和人工智能。所以国家也在加大力度增加对国内企业的扶持与帮助，也有着越来越多的企业开始加大在AI领域的投入，推动技术的创新和应用的拓展。同时，消费者对AI产品的接受度和期待值也在不断提高，并且近几年消费者对于国货品牌的好感度和忠诚度都在直线上升，消费者情绪也更偏向于相信中国本土品牌的发展，这也为中国AI产业的发展提供了广阔的市场空间。 当然，我们也要清醒地看到，国内AI产业在发展过程中还面临着诸多挑战和困难。与国际巨头相比，我们在核心技术、人才培养等方面还存在一定的差距。但是，正是这些挑战和困难，激励着我们不断前进、不断创新。科大讯飞在消博会上的精彩表现，让我们看到了国内AI产业弯道超车的希望之光。 |
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总的来说，国家和企业都在努力投入各类资源到AI事业的发展中，弯道超车是计划中的事情，我们作百姓就只管相信国家就好啦！ |
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什么叫弯道超车？ 要想实现弯道超车，首先要弄清楚什么是弯道超车。经常看体育节目的都知道，所有竞速类比中，短道速滑是使用弯道超车技术最多的。要想在短道速滑实现弯道超越，必须要具备四个条件。一是要技术娴熟，包括转弯的姿势、脚步的灵活运用、身体重心的控制等。二是要有良好的身体协调性，运动员需要有良好的平衡感、反应速度和灵活性。三是要有过硬的心理素质，在弯道超越时，运动员需要快速做出决策，采取正确的动作和策略。四是要有极佳的身体素质，短道速滑需要运动员拥有较强的耐力、爆发力和速度等身体素质。在弯道超越时，运动员需要快速加速，以获得超越对手的机会。同样如此，国产AI大模型要实现弯道超车，也必须要具备一些条件才行。弯道超车不是说超就能超的，弄不好是会翻车的。 |
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国内 AI 的强项在制造业，用的也不是大模型，而是通过统计学，再请数学家和物理学家进行建模。 大模型没有逻辑推理能力，力大砖飞也会有个极限，最后恐怕还不如我们自己的小模型。 目前，任何需要强逻辑推理的应用，无论国内国外，无论企业大小，只要打着大模型的旗号，那他一定是骗子，而且在大模型解决逻辑推理这个瓶颈问题之前，没有任何例外。 |
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从大模型的布局体系来看，国内各家在算力层、平台层、模型层、应用层进行了四位一体的全面布局。 你觉得哪家能够弯道超车？ |
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百模大战的时候，看起来好像有希望…… 只可惜，感觉都是跟风……后来就没有后来了……感觉是也只有01和千问还在努力的朝前奔跑……剩下的……已经开始打广告挣钱，以及挣toG 的钱 国外开源社区的来源模型，风生水起，已经可以威胁gpt4了 Mistra动不动直接上种子，这才是开源…… 只可惜，人家不给中文做…… 国内这些大佬啊，还是缺钱……啥都想要挣钱，pmf……说到底还是缺了技术愿景，当然穷也是主要的问题……不然不会天天讨论pmf…… 目前看来……国内模型大概率会变成搜索引擎，也不是不能用……就是……浪费时间……最后就是最懂中国人的大模型 你问个问题，下面告诉你哪个医院最好，以及出一些八卦的东西……这是截止到目前我对国内大模型的未来判断……当然只是截止到目前…… 谁知道会不会有有梦想的有钱人和技术大佬在埋头苦干呢 |
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有机会的，中国互联网的活力很强，网上有海量的数据。 其实发展ai最怕的倒不是快慢，而是ai需要大量的数据来投喂，而在众多数据中万一掺杂一些有毒信息，是很难搞定的。 再依靠国内巨多的网民数量，海量资源，发展出我们自己的AI不是没有可能。 |
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别总想着什么弯道超车了，现在的问题是，差距不继续拉大就不错了。 生成式AI的技术大致分为4个层次。 1. 贴近消费者的应用阶段的应用 2. 作为生成式AI核心的大语言模型等基础技术 3. 支撑多种服务的云基础设施 4. 开发和运用不可或缺的半导体芯片 在所有四个层面上，“美国一强”的格局正在加强。生成式AI，美国2023年的市场规模为161亿美元，达到排名第二的中国的3倍。 而且越是底层，参与竞争的企业数量往往越少，而最能最大限度地获得利润，最典型的象征就是市值和营收成为世界第一大半导体企业的英伟达。 据调查公司IoT Analytics的数据，英伟达在数据中心用GPU领域拥有92%的市场份额。作为竞争对手AMD仅为3%，英伟达正在获得“一强”的地位。 支撑多种AI相关服务的云服务基础设施，也被美国企业控制。亚马逊、微软和谷歌三强占据了全球三分之二的市场份额。 在贴近消费者的应用程序领域，虽然很难单纯比较竞争情况，但根据截至2023年11月的Statista的数据，从最基本的文章生成工具的用户占有率来看，ChatGPT占到72%。而在图像生成工具方面，来自美国的“Midjourney”占53%。 至于中国，3月7日外交部长王毅提出，“要促进各方加强技术共享，努力弥合智能鸿沟，不让任何国家掉队”，并透露将“适时”向联合国大会提交“加强人工智能能力建设国际合作”的的决议案。 emm……你仔细琢磨下这几句话。 —————————— 有个公众号: 郭大路的小酒馆 “围剿”中国电动汽车?mp.weixin.qq.com/s/KQmSCWMQBr5ni3JsRmhmSw 为何真正伟大的创新，无法被计划出来?mp.weixin.qq.com/s/Za0vR0YQzOLglIiPiJQP9A |
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打造出ChatGPT的，是怎样一群人？?mp.weixin.qq.com/s/SIMYnd8zxZeNPoqQ8q04nw |
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先来看看国内人工智能和国外的差距。 数据、算法、算力被称为人工智能最重要的三要素。要训练一个新的大模型，除了算法的普适性以外，还需要海量的高质量数据、以及训练时用的算力。三者缺一不可，其中算力和数据相关的影响最大。 算力方面 算力需求主要分为两部分，包括训练算力和推理算力。据ChatGPT的公开数据显示，它的整个训练算力消耗非常大，达到了3640PF-days(即假如每秒计算一千万亿次，需要计算3640天)，换算成英伟达A100芯片，它单卡算力相当于0.6P的算力，理想情况下总共需要大概6000张。 算力的发展是离不开算力芯片的。算力芯片的种类有很多，比如GPU、DPU、NPU等。在美国制裁的背景下，限制英伟达与英特尔相中国出售高端芯片，壁仞、摩尔线程等被列入“实体清单”。然而，国产化替代方案需要积累，在很长一段时间内，芯片与算力会是国产大模型与ChatGPT之间一道巨大的鸿沟。 |
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训练数据方面 数据的数量和质量对模型训练有着非常大的影响，直接关乎模型的性能以及预测的准确度。 数据的数量直接影响模型的泛化能力。训练数据量足够大时，模型才能从中学习到更多的特征和模式，在预测新数据时取得更好的表现。相反，如果数据量不足，模型存在过拟合或欠拟合的问题，导致性能不佳。 数据质量是另一个因素，如果质量不高，大模型再聪明也会误入歧途。国内对互联网的管控较为严格，这在一定程度上可能对语料库的建设产生了影响。由于合规限制，部分可能涉及敏感或不当内容的语料可能无法被收录，从而导致了语料库中某些类型数据的缺乏。 |
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就上面的分析，国内大模型和国外的差距在于算力和语料数据。前者需要科技上的突破，我觉得还有挺长的时间。后者需要加强合规建议，引入更多高质量的训练数据。 |
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(8 封私信 / 99+ 条消息) 元宇宙是骗局，还是人类的未来？ - 知乎 (zhihu.com) |
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中文相比其他语言的最大优势就是内涵深远，很多时候如果只看表面意思，就会得出与实际意思相反的结论。 比如说，我写了半天的回答被夹了，我感叹说：小管家真牛X。请问我的真实意思是，小管家是不是牛X？ 再比如说，我说咱们这里治安太差，枪击频发，贫民窟零元购等等。请问我的真实意思是，咱们这里治安是不是太差？ 类似这种简单的问题，可能人工智能就得分析半天，一不留神还会出错，所以我建议大家都要学着yygq，这样喂给外国的大模型以后就会被绕得云里雾里，永远也学不懂中文的精髓，间接帮助我国的人工智能大模型至少在yygq这条赛道上弯道超车。 |
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众所周知，人工智能（AI）技术正处于高速发展期，AI已经成为全球科技竞争的焦点之一。在这场竞争中，我们到底在哪些领域能够实现弯道超车？ 下文试图从“信息安全、AI应用场景的开发和普及、企业级的AI提效以及企业的私有化大模型部署”四个方面展开说明。 一、信息安全的挑战与机遇 在AI发展的过程中，信息安全是一个不可忽视的关键领域。随着数据泄露事件的频发，越来越多的国家和企业开始重视数据的安全与隐私保护。 因为AI的能力和喂给它的数据息息相关，从一个简单的小案例，我们就可以感受到AI关乎于信息安全的挑战。 大家都知道，国内已经有很多大模型，比如KimiChat是支持用户上传超长文档，通过AI来辅助用户快速学习、归纳总结等。同时，比如智谱清言、豆包等可以支持用户上传自己的知识库文档，来建立贴近个人的智能体。这些行为，一定程度上都有可能导致不该泄露的数据和信息被泄露。 国家在网络安全法律和政策的制定上具有一定的先发优势，这为国内AI大模型的安全运用提供了法律保障和政策支持。包括引入隐私保护技术（如联邦学习、差分隐私等），国内的AI模型可能在保护用户数据隐私方面是能够取得领先优势的。 |
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二、AI应用场景的开发和普及 国内的市场规模巨大，无论从大型制造业头部企业广泛布局智能制造，到政府端布局智慧城市，再到金融科技领域，不同的行业都在迅速采纳和应用AI技术。国内企业和研究机构在图像识别、语音处理和自然语言处理等领域也取得了超越国外同行的显著进展。 例如，在电子商务和社交媒体领域，通过大数据和AI技术精准推送广告和内容，在国内已经成为常态。 国内的AI大模型通过对本地化需求的深入理解和快速响应，有很大的潜力细分赛道和某些垂直领域实现全球领先。 三、企业级AI提效 个人认为，企业级应用也是衡量AI发展和应用水平的重要标志之一。AI不可能仅仅局限于文案写作、绘画、视频等内容输出或应用于消费级产品，更应该广泛应用于企业级场景，去赋能企业的经营提质增效，获得新质生产力带来的变革与发展。比如供应链优化、企业风险管理、智能客服等。在这些领域，借助大规模数据的分析和处理能力，AI大模型能够帮助企业降本增效，辅助决策。这些模型在实际应用中能够带来领先的商业价值。但企业级应用的开发与普及还是需要一个厚积薄发的过程。 |
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四、私有化大模型的部署 对于许多拥有敏感数据的行业来说，私有化部署是一个重要需求。国内对于私有云和混合云的需求也日益增长，这也会促使AI模型开发商提供可在私有环境中部署的解决方案，这种解决方案的成熟和普及，不仅符合国家对重点企业数据本土化管理的法规要求，也为国内企业提供了更高的数据安全性和定制化服务。通过在本土化场景中优化和部署AI大模型，国内的大模型供应商是一定能够在全球市场中形成独特的竞争优势。 |
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总结一下，国内人工智能大模型的发展从信息安全、AI应用场景的适配、企业级解决方案和私有化部署方面是具备形成领先优势的可能性的。这些优势也能支持国家在全球AI技术竞争中实现弯道超车。当然，这也需要国家和地方政府政策方面的大力支持、企业的持续投入和技术的不断创新。 |
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没有机会。 现在国内在这方面站在前列的公司， 有算力的公司没有长期技术积累和经验， 有技术积累的公司缺算力，同时又不会搞营销。 最懂得搞营销的公司又执着于造车。 什么都会的公司又被卡着脖子。 更绝望的是，算力和有些软件是绑定的，可以考虑用其他硬件堆出类似的算力，但是软件又不适配，需要花费大量的精力去搞适配。但是，你适配的只是上一代，等人家升级了，你又落后了。 就像两个钱庄算账，一个用算盘，一个用科学计算器，软件开发从来都不是人多力量大的事情。 算力不足，速度慢其实不仅仅耗费的是时间。其实也会打断人脑快速思考的过程，在你的脑海里可能有很多稀奇古怪的想法，想要验证。但是因为速度慢，这些想法可能就被搁置甚至是遗忘了。 长此以往，别说弯道超车，能看到国外大模型的尾灯就不错了。 |
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现在的实际情况是，除了美国和中国，目前尚无第三个国家有实力推出大模型。 国内现在有实力的大模型只有有3家以上，比ChatGPT还有这样或者那样的弱点，但已经牢牢咬住第二梯队了。 即便是无法弯道超车，也不会落下。 |
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老太太不远万里赶来，不就说明问题了吗？ |
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随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为了行业的热点话题。从国际巨头如OpenAI的GPT系列，到国内领军企业如百度的文心一言、再到新兴力量如Kimi.ai。 我们仿佛看到了“弯道超车”的机会，但实际上是这样嘛？ 首先，我们需要明确什么是“弯道超车”。 在赛车比赛中，赛车手往往在弯道处寻找超越对手的机会，因为这是对手速度减慢、自身相对速度优势最大的时候。 同样，在人工智能大模型领域，弯道超车不仅意味着技术上的突破，更涉及到应用场景的拓展、生态系统的建设以及政策环境的支持等多方面因素。 比如：国内企业在某些垂直领域已经展现出了强大的竞争力。 01 文心一言：AI写作与内容创造的利器 文心一言是百度推出的一款基于大模型的自然语言处理工具。 |
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它不仅能够理解中文语境下的复杂语义，还能够进行高质量的文本生成和内容创作。 其深度学习的技术基础，使得它能够理解复杂的语义关系，生成自然流畅的语言，为用户提供智能的交互体验。 文心一言的应用场景非常广泛，包括但不限于新闻撰写、社交媒体内容生成、广告文案创作等。它的出现极大地提高了内容创作的效率和质量，使得个人和企业能够更加专注于创意和策略层面的工作。 文心一言的快速发展，不仅证明了国内AI技术的实力，也为其他国产软件的发展提供了有力的支持。 02 万兴播爆：视频编辑的革命性工具 万兴播爆作为一款视频创作软件，同样展现了国内软件在AI领域的创新实力。 |
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它以其直观的操作界面、丰富的特效资源和高效的编辑流程，受到了广大视频创作者的喜爱。无论是个人爱好者还是专业制作团队，都能够通过万兴播爆快速制作出高质量的视频内容。 万兴播爆实现了视频的智能剪辑、特效添加等功能，极大地提高了视频创作的效率和质量。同时，万兴播爆还注重用户体验，提供了丰富的模板和素材资源，使得用户能够轻松创作出高质量的视频作品。 |
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它的出现，极大地降低了视频制作的门槛，让更多人能够参与到视频创作的行列中来。万兴播爆的创新和便捷，不仅推动了视频内容产业的发展，也为国内软件在多媒体领域的发展树立了新的标杆。 03 Kimi.ai：智能助手，让生活更简单 Kimi.ai是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，它擅长中英文对话，能够为用户提供安全、有帮助、准确的信息和服务。 |
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Kimi.ai的应用场景涵盖了日常生活的方方面面，从简单的查询和提醒，到复杂的数据分析和决策支持，Kimi.ai都能够提供高效的解决方案。 它的智能对话能力，不仅让用户的生活变得更加便捷，也为企业提供了一个全新的客户服务和内部管理工具。Kimi.ai的成功，证明了国内AI企业在智能助手领域的创新能力和市场竞争力。 04 ProcessOn：团队协作的得力助手 ProcessOn作为一款在线绘图工具，也在AI领域展现出了其独特的价值。通过集成AI技术，ProcessOn实现了流程图的智能生成和优化，提高了绘图的效率和准确性。 |
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它支持多人实时协作，非常适合团队使用。无论是流程图、思维导图还是原型设计，ProcessOn都能够提供强大的支持。 它的云端协作功能，让团队成员可以随时随地进行沟通和协作，大大提高了工作效率。 |
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ProcessOn的易用性和高效性，不仅为设计师和产品经理提供了便利，也为远程工作和团队协作提供了新的可能。 以上，希望对您有帮助~ |
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有，机会很多。 比如就在那条大家都看得见的坡道上——幻觉，就有一个： 当然，至于最后到底超得过超不过，则是另外一个问题。 |
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关于国内人工智能大模型是否有弯道超车的机会，这是一个相当有深度的问题。人工智能目前是一个国际竞争极为激烈的领域，无论是在科研还是实际应用层面。 国内的研究机构和企业在AI领域已经取得了一系列的成就，尤其在图像识别、语言处理、自动驾驶等子领域的进展显著。中国拥有庞大的数据集和快速增长的市场需求，这些都为AI的发展提供了良好的土壤。再加上政府在策略层面对科技创新的大力支持，国内AI的发展具备了一定的优势基础。 然而，要实现在全球范围内的"弯道超车"，国内AI还需要在几个关键领域做出突破。首先是创新能力的提升，不仅仅是在技术层面上的跟进，更需要在理论和算法的原创上有所建树。其次是人才的培养和引进，尤其是顶尖的AI科研人才，他们对整个行业的发展至关重要。 此外，国内AI还需要在开放合作的环境中进一步成长。国际合作和学术交流对于技术创新是非常重要的，合作可以帮助引入新的思想，促进技术标准和生态的形成。 实际上，有效的产学研结合也是不可或缺的，它可以确保研究成果能够快速转化为生产力。同时，关注和解决伦理、隐私及安全等方面的问题，也是赢得国际社会信任的关键。 现在谈弯道超车尚为时过早，但通过持续投入和累积，国内AI有望在某些领域走在世界前列，进而对全球AI的走向产生深远的影响。 对于对AI行业感兴趣的朋友来说，靠谱AI可以提供一个接触前沿AI应用的机会，帮助普通人体验AI对工作和生活的效率提升，欢迎前往靠谱AI官网：https://www.kaopuai.com/ 体验AI的魅力。 |
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为什么国内一些媒体总是鼓吹“弯道超车”，交通法没学过么？？弯道禁止超车！ |
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唯一的弯道超车的机会就是搞一个完全自由的模型，搞nsfw、网络水军、诈骗、骚扰之类的。这个是有需求且有相当大的付费能力的。关键是这玩意儿哪个公司敢在明面上做？全世界都没有。 |
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拥有十万用户的套壳产品，比拥有自有大模型却没有用户更有意义。 国内可以在场景和数据玩壁垒。 |
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