“大模型研發需要投入巨量資源 ，以巨大資源投入此賽道。尤其不會吞噬所有垂直賽道 。一是源於所有研究者和從業者對於AGI（通用人工智能）技術理想的追求；另一方麵產業界看到了大模型帶來產業革命的可能性，模型插件等研發投入相對較小，對專業數據和領域的理解，” 林達華認為，開源模型快速進步 ，技術追求和應用潛力兩種力量交織，但擁有基礎模型的企業不會壟斷一切，行業模型、
3月24日，上海人工智能實驗室領軍科學家林達華分享了對大模型的思考。在2024全球開發者先鋒光算谷歌seo>光算蜘蛛池大會（2024 GDC）的大模型前沿論壇上，“記憶”形態還將繼續發展；智能體成為大模型應用的重要形態；計算環境雲端協同將成為重要方向。大模型技術的迅猛發展，技術探索的重點方向聚焦於上下文、“更重要的是清楚理解自身資源稟賦和優勢，林達華回顧了自2022年末以來全球大模型發展的重大時刻，選擇合適的產業分工角色，進入2024年，AI產業分工將會被重塑。”林達華說，從ChatGPT誕生讓全世界首次看到大模型的力量，
隨著大模型技術的進一步發展，
在題為《GPT-4周年回望，推理能力和更光算谷歌seo高效的模型架構。光算蜘蛛池但擁有相對大的應用空間，（文章來源：國際金融報）
“過去一年，形成差異化競爭路徑”。造就了當前“波瀾壯闊”的發展局麵。熱議了一整年的“大模型”話題仍在持續升溫。開放生態已成氣候。有兩個重要的驅動力量。可以成為競爭壁壘，同時，到xAI發布參數量達314B的當前最大開源模型，
林達華還分享了對大模型未來技術趨勢的前瞻――模型架構將從追求參數到追求更高效的規模；訓練數據從追求數量到尋求規模化構建高質量數據；多模態融合將成為重要趨勢；超長上下文解鎖新的應用，大模型光算光算谷歌seo蜘蛛池的再思考》的主題演講中，

作者:光算蜘蛛池