周鸿祎:大模型与企业场景结合,才能形成新质生产力

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5月16日,由全国工商联、共青团中央联合主办的第六届全国青年企业家大会在湖北武汉开幕。中央统战部副部长、全国工商联党组书记徐乐江,湖北省委副书记、省长王忠林,共青团中央书记处书记胡盛,省委常委、武汉市委书记郭元强出席并致辞,全国工商联副主席汪鸿雁,湖北省委常委、省委统战部部长宁咏,湖北副省长、省政府秘书长蔚盛斌,武汉市市长程用文出席。360集团创始人周鸿祎参会并以“大模型助力新质生产力高质量发展”为题做分享。

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周鸿祎认为,如今国家大力发展新质生产力,其中一定是以科技创新为抓手,科技创新的重要领域是数字化,时下最热门的就是人工智能技术。人工智能一定要与传统行业,特别是制造业相结合,才能有效打造新质生产力。

他表示,人工智能时代,大家首先要建立AI信仰,要相信大模型是真智能,相信AGI正在加速到来,相信大模型将重塑所有产品和业务,有了AI信仰后,大家就不会认为大模型是场泡沫,而是正在掀起新一轮工业革命。

谈及创业者如何参与到人工智能大模型浪潮的话题,周鸿祎不建议青年创业者卷超级通用大模型,因为超级通用大模型比拼的是算法、算力、成本、人才、安全综合实力,只有巨头企业才能玩得起,作为创业者,应该think different,大模型还可以越做越专,越做越小。

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周鸿祎分享了目前大模型发展的三个趋势,一是做多个专家小模型混合的MoE架构,二是把大模型实现终端化,三是开源大模型爆发。因此他认为,目前大模型算法、模型、算力都已经不再是问题,关键问题在于找到适合大模型应用的“明星场景”。

“大模型只代表有画图、写作、分析的能力,不是最终面向用户的产品”,周鸿祎认为,“模型即产品”是一个伪命题,大模型的能力必须通过场景下的应用来展示,帮用户解决实际问题。因此,360也通过360AI浏览器里的几个明星场景,做了帮助用户快速处理视频、音频、文字、图片等文档的探索,目前已经广泛帮助到教师、学生和自媒体等人群。

面对大模型爆发带来的发展机遇,周鸿祎建议大模型应当更多与企业的场景相结合,从而实现企业生产力的提升。周鸿祎表示希望能够在湖北打造360大模型工厂,为大模型创业者提供工具和部署服务,助力创业者低成本高效率完成大模型构建,助力新质生产力快速发展。

《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程,主要探讨如何将高级程序设计语言转换成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣,其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资源。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论和方法的实践应用,目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点: 词法分析:作为编译过程的首要环节,词法分析器会扫描源代码,识别出一个个称为“标记”(Token)的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析:基于词法分析产生的标记流,语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法(CFG)是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析:这一步骤用于理解程序的意义,确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析和动态语义分析,前者主要检查类型匹配、变量声明等内容,后者则关注运行时的行为。 中间代码生成:编译器通常会生成一种高级的中间表示,如三地址码或抽象语法树,以便于后续的优化和目标代码生成。 代码优化:通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率,同时不改变程序的语义。 目标代码生成:根据中间代码生成特定机器架构的目标代码,这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接:将编译后的模块进行合并,解决外部引用,最终形成一个可执行文件。 错误处理:在词法分析、语法分析和语义分析过程中,编译器需要能够检测并报告错误,例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点,并可能包含实际编程练习,比如实现简单的编译器或解释器,以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题,学生可以加深对编译原理的理解,提升解决问题的能力,为今后参编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资源不仅是学习编译原理的有力辅助材料,也是
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