28年数据枯竭？AI炼出数据飞轮2.0，智能体+多模态数据湖硬核掘金
28年数据枯竭？AI炼出数据飞轮2.0，智能体+多模态数据湖硬核掘金面对AI圈疯传的「数据如化石燃料一般正在枯竭」，我们该如何从海量数据中掘金？AI炼出的数据飞轮2.0，或许就是答案。
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7284 点击 2024-12-19 13:10
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面对AI圈疯传的「数据如化石燃料一般正在枯竭」，我们该如何从海量数据中掘金？AI炼出的数据飞轮2.0，或许就是答案。
今年以来，家居行业正在不断推动AI大模型的技术提升与落地应用，比如群核科技发布了多模态CAD大模型；居然之家与火山引擎合作推动AI大模型、veOmniverse等技术的应用……
这场轰轰烈烈的大模型之战，是21世纪迄今为止最重要的技术竞赛，没有之一。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
“英伟达版树莓派”这波良心了，性能涨70%，降价50%。 老黄召开厨房发布会，从烤箱里端出这台“掌心AI超算”。
新模型在MATH上（以数学竞赛为主）动辄跑分80%甚至90%以上，却一用就废。
大模型的开源与闭源之争至今仍是热议话题，毕竟讨论核心触及技术发展路径、产业生态构建，以及对未来创新动力的影响。
自OpenAI在2022年发布ChatGPT以来，无论是科技巨头还是初创公司，各个玩家可以说是纷纷加大投入，试图在模型性能上超越彼此。
要让大模型适应各不一样的下游任务，微调必不可少。常规的中心化微调过程需要模型和数据存在于同一位置 —— 要么需要数据所有者上传数据（这会威胁到数据所有者的数据隐私），要么模型所有者需要共享模型权重（这又可能泄露自己花费大量资源训练的模型）。
具备原生中文理解能力，还兼容Stable Diffusion生态。 最新模型结构Bridge Diffusion Model来了。 与Dreambooth模型结合，它生成的穿中式婚礼礼服的歪国明星长这样。