
AI 14 問:大模型的終局是什麼?如何做好職業選擇?

AI 大模型的終局?中國在數據和算法上的優勢?創作類工作更容易被取代?
AI 大模型的終局?中國在數據和算法上的優勢?創作類工作更容易被取代?......關於 AI 那些你關心的問題
4.3 AI 14 問:大模型的終局是什麼?如何做好職業選擇?
加入劉志毅「AI 時代的科技新範式」
本期內容
大家好,歡迎來到見聞大師課《AI 時代的科技新範式》,我是劉志毅。
問題1:現在國內已經發布了很多大模型,哪個大模型是最有可能成功的?文心一言經過一兩個多月的迭代能達到什麼樣的水平?
問題 2:AI 大模型的終局是什麼?
問題 3:原有的科技巨頭更容易成功嗎?
問題 4:在數據和算法上,我國與美國相比有沒有優勢?
問題 5:未來人工智能會不會掌握攝像頭?
問題 6:蘋果想造車,特斯拉想造手機,這基於什麼邏輯?
問題 7:從內容的角度來説,現在的 AIGC 跟人類的創作有沒有本質上的不同?或者説現在的 AIGC 創作算不算真正的有原創性?
問題 8:所以能不能説創作類工作更容易被取代?
問題 9:有一個通用的大模型,再在各種垂類中做各自的方案,假設方案已經做出來了,之後各種參數、指標大概有一個版本了,這時候想把上面的大模型換掉,這會是一個很大的工程,可能要重新走一遍調參流程,是一個相對比較容易沒有耐心的事情。
問題 10:如果國內都是基於 Transformer,都用這一套訓練框架,是不是意味着很容易被替換?
問題 11:在國外其實可以看到,比如説像 Tensorflow 都是開源的,也有很多像 Snowpark 這些 MLOps 的獨角獸,那麼在國內是不是可能不大會形成像國外這樣的競爭格局,可能更多的是這些做大裝置的廠商把這些東西做出來?
問題 12:您覺得這背後是文化這種比較難改變的因素導致的嗎?
問題 13:移動互聯網時代有數據孤島問題,我們的數據也不是自己開源的,這種數據割裂情況有什麼辦法能夠改變嗎?現在最大的差距是數據嗎?
問題 14:在AI背景下,您對年輕人未來的職業選擇有什麼建議?
