李彦宏揭开大模型认知误区:开源解决不了效率问题,大模型之间差距越来越大

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李彦宏揭开大模型认知误区:开源解决不了效率问题,大模型之间差距越来越大

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原标题:李彦宏揭开大模型认知误区:开源解决不了效率问题,大模型之间差距越来越大
关键字:模型,智能,需求,用户,生态
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白小交 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大模型之间的差距会越来越大!
李彦宏最新内部讲话曝光,一时间引发行业热议。
毕竟在当前各种大模型横扫榜单测试集、多项得分超过GPT-4o的现象中,很容易给人一种假象:下一个GPT-4o、下一个OpenAI就要诞生了。
为什么会这么说?李彦宏进一步解释道,大模型的天花板很高,现在距离理想情况还相差非常远,所以模型要不断快速迭代、更新和升级。
这背后需要能几年、十几年如一日地投入,不断满足用户需求,降本增效。
除此之外,他还表示开源模型效率不高,解决不了算力问题,而智能体是大模型最重要的发展方向。
百度一直以来作为大模型应用的先行者,掌舵人李彦宏此次谈话无疑也是给行业带来一份实际意义上的参考。
一起来看看他到底说了什么。
李彦宏内部谈话曝光:三个大模型认知误区内部谈话中李彦宏提出了三点思考,正好回应了当前正受关注的认知误区:大模型之间的差距在缩小吗?大模型技术已经接近天花板了吗?为什么说商业化模型更有性价比?
首先,大模型差距不是越来越小,而是越来越大。
一上来,李彦宏就反对了外界对大模型能力差距缩小的看法,认为模型之间的差距仍然显著,并


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