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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


前谷歌CEO——施密特近期关于人工智能(大模型)技术的爆料
发布日期:2024-08-17 12:02:25 浏览次数: 1729


 技术的发展,是一个厚积薄发的过程



近期,前谷歌CEO施密特在斯坦福大学的访谈中,谈论一些关于人工智能技术的发展现状以及存在的问题;而且他的一些观点确实也有很大的借鉴意义。


从目前来看,大模型的发展好像一直像一团迷雾,没有人能看清里面到底是什么;所有的一切都是在不断摸索中前进。


但正如那句话所说:“时代的列车缓慢的滚滚而来,却在眨眼之间离我们而去”。





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关于前谷歌CEO施密特关于人工智能的访谈




前谷歌CEO近期在斯坦福大学的访谈中,谈论了一些关于AI技术的问题,个人认为其中的一些观点可以作为借鉴,因此我们今天就来了解一下这段访谈。



第一,为什么谷歌公司在AI方面搞不过openAI?


在视频中,施密特说openAI是一家初创公司,他们每周会花费大量的时间在工作上;而谷歌公司的员工,每周只有一天去公司。


施密特表示,谷歌在工作与生活中的平衡,更注重让员工早点回家或在家工作;但相比之下,初创公司之所以成功,是因为员工拼命工作;要想与其它公司竞争,那么就必须比其它公司努力。


关于创新


一家企业要想得到良好的发展,创新就是必不可少的一环;企业需要的是通过真正有创意的方式赢得胜利,并主宰某个领域;而不是进行下一次的转型。


施密特表示在企业初创期,不要太在意那些条条框框的约束;比如说书籍,音乐等版权问题,如果你失败了那么就不会有人来找你索要版权费;如果你成功了,那么自然会有世界上最顶尖的律师团队帮你解决问题。



关于AI技术的发展


施密特表示,AI技术的发展在近几年内将会有新的重大突破;AI技术的发展日新月异,今天所讨论的问题,六个月后可能就会是另一个场景;比如,在此之前施密特认为,大模型的差距正在缩小,因为他也在很多研究大模型的小企业上投入大量资金。


但现在他有些不确定了,大模型的差距好像在逐渐拉大,特别是一些大公司准备花上千亿美元建立数据中心,因此算力和电力(能源)就成了一个亟待解决的问题。


而施密特提出的解决方案是和一些能源较便宜的国家进行合作,让他们提供能源来解决这个问题。



其次就是GPU/TPU的问题,算力问题除了需要庞大的用电量之外;另一个核心就是计算的效率问题,简单来说就是GPU的问题。而GPU领域目前的龙头无疑就是英伟达。


大模型与Agent(代理)


关于大模型的发展,施密特表示大模型的上下文长度将会得到进一步提升,甚至会达到一百万个token的上下文窗口;而这意味着大模型将有更加强大能力,包括记忆与状态。


而因为Agent的出现,代理可以通过其它的预定方式来实现大模型无法实现的功能;而配合大模型强大的上下文窗口,就可以通过大模型理解复杂的文本;然后通过上下文窗口,代理和文本到操作的应用。



当这些技术开始大规模交付时,它们将对世界产生巨大的影响,甚至是远超社交媒体所带来的影响。


到那时,任何人都可以成为一个程序员,然后通过语言描述来做到他想做的到事情;而这带来的影响是不可预料的。


基于大模型的人工智能文本小程序:



AI技术的应用前景


施密特表示,在之前的电力革命中,电力更开始应用于工业生产中,并没有带来特别明显的效果;而电力真正发挥作用是在三十年之后,那时国家的电力基础设施得到了长足的发展,电力系统也有能力提供庞大的电力能源,来为工业生产赋能。


而AI技术就是下一个电力系统,它强大的能力在目前并不能得到明显的体现;但随着AI技术的发展,以及基础设施的铺设(比如电力问题,云计算问题,算力问题,数据中心问题等),AI的强大能力会逐步显现出来。


技术的发展不是一个一蹴而就的点,而是一个厚积薄发的过程。





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