大模型竞赛的 2025,淘汰加速
大模型竞赛的 2025,淘汰加速在刚刚过去的 12 月,Google 的首席执行官 Sundar Pichai 在一场内部战略会上表示,「这将会是 2025 年的主题。」
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在刚刚过去的 12 月,Google 的首席执行官 Sundar Pichai 在一场内部战略会上表示,「这将会是 2025 年的主题。」
在过去一年中,基座大模型技术的快速迭代推动了 AI 搜索的演进,主要体现在以下几个方面:
2024 年初,我们明显感受到 GenAI(生成式人工智能)仍将是技术发展和风险投资的重点方向。在顶尖的 AI 实验室算力需求的推动下,模型层继续吸引了最多的资本投入。代码辅助、营销和客户支持等场景的落地正在加速,同时随着巨头们加入这场军备竞赛,全球资本支出也在增加。
大模型供需之间。
要做大模型领域的安卓和Linux。
计算机辅助设计(CAD)已经成为许多行业设计、绘图和建模的标准方法。如今,几乎每一个制造出来的物体都是从参数化 CAD 建模开始的。
时间序列数据,作为连续时间点的数据集合,广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源(电力、光伏等)等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化,预测未来趋势,从而做出更加精准的决策。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储量将被全部利用完。
"机器究竟还需要多长时间,才能真正具备人类大脑的认知能力?"这个困扰人工智能领域数十年的根本性问题,在2024年末再次成为全球科技界的焦点。
继电动车、消费品之后,中国团队又在AI领域上演了一出“成本屠夫”的好戏。