周鸿祎哈佛演讲:大模型创业要抓住中国机会

在第二十七届哈佛中国论坛上,360集团创始人周鸿祎强调了专业大模型在中国的发展潜力,提出企业需结合自身场景训练专业模型,避免盲目追求大模型。他认为中国有重写企业级软件的广阔市场,鼓励创业者回国挖掘AI在各行各业的应用.

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第二十七届哈佛中国论坛

时间:2024年4月13日 美东时间

地点:美国 波士顿 哈佛大学

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4月13日(美东时间),第二十七届“哈佛中国论坛”在美国哈佛大学举办,360集团创始人周鸿祎应邀发表现场演讲。周鸿祎表示,发展专业大模型可能是中国的一个巨大机会,所有企业都值得让专业大模型重塑一遍。周鸿祎邀请哈佛毕业生回国进行大模型创业,共同合作闯出中国的AI之路。

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人工智能不见得会淘汰某个人,到时候不用人工智能,不了解人工智能的人会被用人工智能的同行给淘汰掉。

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不是只有Open AI一条路,Open AI相信 scaling law,对于更多的数据更大的模型增加更多的算力。模型越做越大,最后一定能突破超级强的智能。这条路中国也在走,但是需要点时间。

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大模型并非只有做超级通用大模型一条路,除了越做越大,还能越做越小。大模型要上终端、上电脑,上手机、上汽车。

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电脑进入了千家万户、百行千业,才引发了真正的工业革命。所以要把大模型拉下神坛,真正地和很多行业相结合,让很多企业真的能把大模型用起来。

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企业里要找垂直的场景,要训练专业的大模型,未来在企业里、政府里不会只有一个通用的大模型在工作。

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未来在企业内部不会只有一个专业大模型,可能会有数十个专业大模型在各自解决各自的问题,培养一个专项专家,而不是做十项全能,很多问题就迎刃而解。

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现在开源模型的能力达不到 GPT 4。但是专注在一个方向上,用企业内部的专有数据加上专业训练进行能力的加强之后,它就有可能在专业能力上超过 GPT 4。

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做专业大模型,不需要万亿、千亿参数,几十亿、百亿的参数就能用,可能消费级的显卡就能用。这样成本就从原来的一个亿的小目标或者几千万降到了十万级或者百万级人民币,这个量级很多企业就真的用得起了。

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360做了一个安全大模型,在专业的安全攻防知识,安全攻击的自动发现能力上远远超过了 GPT 4。

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现在很多创业者先做大模型,再去找场景,这个做法是不对的,用户要的并不是大模型,而是用解决了什么问题,用户要的不是一个钻头,是钻头钻出来的洞。

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大模型创业,最重要的是找到明星场景、痛点场景、刚需场景,然后根据场景定义功能,再根据功能来训练专业的模型。

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什么叫痛点刚需场景?找内部业务流程上、外部产品服务的体系功能上,有什么东西什么缓解能够利用人工智能加持,能够提高十倍的效率十倍的体验,或者降低十倍的成本,降低十倍的人力。

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对很多创业者来说,实际上是产模一体,要先有场景,定义产品,然后由产品再来定义自己专有的模型。做企业级的专业大模型有巨大的创业机会。

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中国可能会率先带来新的工业革命。中国现在传统行业门类最多,生产力、供应链最齐全,都在搞数转智改。所有的企业都需要让专业大模型重塑一遍,所有的工业级、所有的企业级软件都值得重写一遍。

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现在的人工智能+实际上就是大模型+,不是做一个大模型,而是把大模型的能力真正赋能到各个传统行业里面去,发展潜能广阔。

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如果有好的大模型的技术,欢迎大家回国创业与我们合作。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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