大模型“云上经济”之权力游戏( 三 ) _人工智能

再来谈谈大模型走向ToB市场的抓手，即公司的插件。
既是产品，也是方法，切不可小瞧。
插件可以成为大模型的“眼睛和耳朵”，使它们能够接受“再训练”，而不仅仅依靠原有训练中的信息。
插件对于企业拿“再训练”用好大模型这件事情起到重要作用。
有，才会有专属模型未来的方向。
相信未来也不会只是插件的形式，大模型制造者会摸索出更好的方法。
企业通过接入GPT后，生产力会有新的提升。
比如在金融、能源或药品企业里，再英明神武的企业领导也需要充分的信息才能做决策，企业级大模型应用肯定要结合企业业务数据。
大模型是能力，在大模型能力技术上，企业用数据再次训练更为重要。
不仅如此，想象大胆一些，加上机器腿和机器手，做控制和执行。
聊到机器人了。
首批热心极客开发者已将接入机器人。
机器人除了听从指挥做指定动作，还能提醒你：“你的妻子永远都是对的。”
没办法，语言能力强。用强化学习根据人的反馈数据又训练过几轮的效果就是好，机器人的智商情商显得很不一样。
批量使用工业机器人的企业通过接入GPT后，生产力会有新的提升。
我们正处于一个非常漫长的旅程的起步阶段，企业级的大模型应用还如星星之火。
模式一定会被国内大模型竞争者复现。但请回到第一步，你得有个好用的大模型。
动辄超千亿参数的大模型研发，不是单一的算法问题，也不是靠堆积GPU实现，这是系统性工程，包括底层算力、网络、存储、大数据、AI框架、AI模型等。
AI+云计算的全栈技术能力是云厂商制胜大模型的底气。

文章插图
再看阿里，全球少数在全栈技术能力都有深度布局、长久积累的科技公司之一，也是为数不多拥有超万亿参数大模型研发经验的企业。
前几天看到国内大模型竞争者们已被划分出了派别，也不乏有人从零起步。
独立大模型创业公司估值在2500万美金之后，要靠业务评估估值，价格都这么贵了，投资人也很审慎。
大模型“云上经济”的权力游戏般的奇幻史诗揭幕，等待更强的人工智能降临。
别忘了，比夺取权杖更重要的是人类命运永续。
（完）
One More Thing
百度的测试结果在这里，可点击阅读：
看百度文心一言实力，再聊触类旁通的学习能力如何而来？
通义千问的测试结果来了：
问：一头熊一天吃14罐蜂蜜，请问它一年吃多少罐蜂蜜？
问：一头熊一天吃14罐蜂蜜，请问它闰年吃多少罐蜂蜜？
做错了。
做错了。
问：这头熊要去出差了，它要屯一点蜂蜜，请问蜂蜜怎么保存最好？
答对了，认得清保存蜂蜜的常识。
问：一只熊抱着一罐蜂蜜从一个点出发，向南走一公里，再向东走一公里，再向北走一公里，正好又回到了起点，请问：这只熊是什么颜色的？
这道题有点像脑筋急转弯。说，这个问题和熊的颜色没有关系，这只熊处于北极，则这只熊是北极熊，通常是白色的。
问：如果我在野外，背包里有一罐蜂蜜，被熊闻到了，我可以把蜂蜜给熊来求生吗？
这道题答得好。
问：请画一张小熊吃蜂蜜的ASCII图片？
通义千问看懂了ASCII这个词，可能画出来有点费劲，就乱来了。
皆是匆匆客，笑笑了因缘，翻（搞）车（笑）的来了。
我问通义千问：42号混凝土拌意大利面”，好吃吗？
通义千问答案如图：