在人工智能飞速发展的今天，有些人已经开始认为大模型无所不能；但大模型真的是无懈可击的吗？‍‍‍‍‍‍

任何技术都有其优势，也有其劣势；大模型也不例外，大模型虽然很强大，但它仍然有它的能力边界，超过能力边界的问题它也无能为力。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而不论是大模型的使用人员，还是开发人员，都要明确知道大模型的能力边界在哪里，然后才能更好的使用它或者扩展它。‍

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大模型能做什么？ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

从技术的方向来说，大模型能够进行自然语言处理(NLP)，计算机视觉处理(CV)。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而从应用的角度来说，目前大模型主要应用于对话(问答)类，内容生成——包括文字，图片，视频等；以及代码开发和智能体(AI Agent)。‍‍‍‍‍‍‍

但具体大模型能做什么，目前为止大多数企业都处于探索阶段，没有一个统一的定论。

人类对人工智能的期望值很高，但随着技术的发展，大模型在未来是否能够满足人类的期望值，还是一个值得怀疑的结果。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

大模型不能做什么？‍‍

虽然说不清楚大模型能做什么，但可以说一点大模型可以做什么。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

比如，大模型在数值运算方面有着明显的欠缺，或者说大模型根本没有数值运算的能力，之上目前是这样的。‍‍‍‍‍‍‍‍

其次，大模型资料更新不及时，必须外挂知识库才能在一定程度上缓解这个问题，并且还是无法完全解决幻觉问题。‍‍‍‍

其它的还包括上下文限制，没有记忆能力，在垂直领域表现不太好等多种问题；当然，这里这是描述了一部分问题，大模型的能力圈还需要通过各种方式去提升。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

怎么扩展大模型的边界？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

任何技术都不可能单独存在，大模型也是如此；大模型本身的能力边界很有限，要想扩展大模型的能力圈，就需要给大模型增加各种附加技术。

比如，智能体就是扩展大模型能力圈的方式之一，大模型本身不具备获取最新信息的能力，但把大模型+搜索引擎就可以实现一个具有搜索功能的智能体。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

一直有人说，大模型的出现就类似于第一次工业革命时期的蒸汽机；蒸汽机本身的作用只是提供动力，它本身什么事情都做不了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

但蒸汽机发挥力量的地方，是它和各种场景相结合；比如汽车，轮船，火车，纺织机等。

同样，大模型要想发挥力量，依靠其本身的能力是很难有作为的；但如果把大模型和不同的领域相结合，可能就会出现不一样的火花。‍‍

但具体怎么产生火花，这是很多企业，创业者，也是我们需要去思考的问题。‍‍‍

如果从企业的角度来说，就需要有一个对业务有着深刻理解的产品经理和技术经理，来把大模型和具体的业务场景相结合。‍‍‍‍

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当然，大模型的出现意味着新一轮的洗牌，对某些人和企业来说是风险；但对某些人和企业来说就是机会。‍‍‍‍‍

就像阿里云王坚院士所说——一个划时代的技术的出现，必定伴随着新的巨头企业的崛起。