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周鴻祎、朱嘯虎對談:市場過于迷戀聊天機器人,不建議創(chuàng)業(yè)者“卷”通用大模型

每日經(jīng)濟新聞 2024-03-29 13:41:13

◎周鴻祎認為,今天所有在推動人工智能發(fā)展的都是AI的信仰派。他表示,自己在探索AI的場景應用,朱嘯虎在投資AI的創(chuàng)業(yè)公司,大家都是用實際行動在身體力行地推動AI的發(fā)展。

◎朱嘯虎與周鴻祎均指出,市場對聊天機器人過于迷戀,聊天機器人肯定不是AI時代的殺手級應用,因為它對用戶提出了更高要求。

每經(jīng)記者 可楊    每經(jīng)編輯 董興生    

大模型時代,創(chuàng)業(yè)者的機會在哪?企業(yè)級大模型怎么做?“殺手級應用”何時誕生……3月28日下午,在“2024創(chuàng)業(yè)黑馬集團AI戰(zhàn)略發(fā)布會”現(xiàn)場,360董事長周鴻祎與金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎圍繞“每一家中小企業(yè)都有AI夢”的主題展開對談。

周鴻祎在對話伊始就表示,自己與朱嘯虎在很多觀點上“英雄所見略同”,因為大家都是投過很多公司,也擁有血淋淋的教訓。

“我覺得有些話是以訛傳訛,非要強行地把我們刻畫成‘特實用’(的形象),一副賺錢的嘴臉,叫實用派。有些公司冰清玉潔,出淤泥而不染,也不想賺錢,要夢想改變世界,就稱為信仰派。這完全是胡說八道。”周鴻祎認為,今天所有在推動人工智能發(fā)展的都是AI的信仰派。他表示,自己在探索AI的場景應用,朱嘯虎在投資AI的創(chuàng)業(yè)公司,大家都是用實際行動在身體力行地推動AI的發(fā)展。

此外,朱嘯虎與周鴻祎均指出,市場對聊天機器人過于迷戀,聊天機器人肯定不是AI時代的殺手級應用,因為它對用戶提出了更高要求。

圖片來源:每經(jīng)記者 李少婷 攝

不建議創(chuàng)業(yè)者“卷”通用大模型

在周鴻祎看來,AI在中國的發(fā)展并非只有一條路徑,就如同盡管OpenAI受到了廣泛關(guān)注,但美國的AI發(fā)展亦非僅有OpenAI一條道路。

“(在)中國(市場),我非常堅信有第二條路,就是走場景化之路。AI如果永遠都是說十萬卡(參數(shù)規(guī)模)起‘玩兒’,或者百萬塊卡才能干這件事兒,那這個成本就高到無法產(chǎn)生工業(yè)革命。”在周鴻祎看來,通過走企業(yè)級應用路線,把大模型做小、做專,讓大模型的成本從高昂的“原子彈”轉(zhuǎn)變?yōu)槿巳丝韶摀?ldquo;茶葉蛋”,讓央國企、大型企業(yè)和中小企業(yè)都用得起,進而實現(xiàn)真正的數(shù)字平權(quán)、拉平智能鴻溝,同樣是在推動人工智能綜合發(fā)展。

周鴻祎強調(diào),不建議創(chuàng)業(yè)者去做通用大模型的創(chuàng)業(yè),“如果有一個創(chuàng)業(yè)公司真的很有理想,也確實遇上了‘金主爸爸’,給投了十億美金,而且不要求回報,不要求短期賺錢,想怎么花就怎么花,那沒問題,我認為可以去做”。但對絕大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者而言,在資金有限的情況下,去涉足通用大模型,將面臨來自巨頭的激烈競爭,并且在AGI的競爭中,算力是一個“卡脖子”問題。另一方面,還面臨著頭部開源模型的競爭壓力。“處在這個夾縫之中,作為創(chuàng)業(yè)者,光有一個理想和一個口號是不可能成功的。所以如果沒有足夠的資金,沒有足夠的技術(shù)積累,去碰通用大模型可能是沒有結(jié)果的。”

朱嘯虎同樣不建議創(chuàng)業(yè)者投身通用大模型的創(chuàng)業(yè)中。

3月27日,美國AI初創(chuàng)公司Databricks宣布其通用大模型DBRX將開源。Databricks表示,該大模型花費了大約1000萬美元和三個月的時間來訓練,性能已經(jīng)超越GPT-3.5。

朱嘯虎由此展開表示:“通用大模型是個先行者劣勢的商業(yè)模式,先行者在前面試錯,成本巨高無比。但是在后面跟進的,成本可能越來越低。今天減一個零,再過一年可能還要減一個零。”

基于當前的創(chuàng)業(yè)融資環(huán)境,朱嘯虎認為,“跟在后面”是更舒服的狀態(tài)。回顧過去30年,從PC電腦時代到PC互聯(lián)網(wǎng)時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代,中國始終在后面跟進,且在迭代曲線放緩后,在工業(yè)實踐中,中國相較而言具有顯著優(yōu)勢。因此,對創(chuàng)業(yè)者而言,在通用大模型上進行試錯毫無意義。相反,積極搶占用戶、場景和數(shù)據(jù)更有意義。

對于眾多已有場景和用戶的創(chuàng)業(yè)者而言,實現(xiàn)“+AI”相對簡單。相反,很多通用大模型公司想嘗試切入這些場景和用戶是很難的,因為他們?nèi)狈Υ怪眻鼍昂弯N售業(yè)務的深入理解。而這些正是創(chuàng)業(yè)者的獨特優(yōu)勢。

破局企業(yè)級大模型:越做越專

企業(yè)級大模型被認為是更加可行的探索路徑。

周鴻祎認為,大模型的路徑并非只有越做越大一條,也存在另一種路徑,即把大模型越做越專。在企業(yè)的定向應用場景中,只需要大模型專注于解決該場景下的專有問題,不需要大模型具備創(chuàng)作古詩、解答奧數(shù)題等多樣化能力,而僅需專注于其核心任務?;诖?,利用企業(yè)專有的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識進行訓練,將大模型與企業(yè)的現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)進行深度整合,從而真正融入企業(yè)的運營環(huán)境中。“我們用實踐例子證明了,在這個單項能力上是可以超過GPT4的。”

對企業(yè)而言,未來的企業(yè)級大模型,不再需要依賴千億級別的參數(shù)規(guī)模,百億甚至幾十億級別的大模型已經(jīng)足夠。在當前,幾十億、百億級別的大模型在國內(nèi)外均擁有豐富的開源選擇。“換句話,大模型今天已經(jīng)不是白菜價了,大模型已經(jīng)免費。”周鴻祎說。因此,在企業(yè)實踐中,真正的矛盾焦點不再是如何選擇大模型,而是如何確定應用場景、積累相應知識,實現(xiàn)大模型與企業(yè)業(yè)務的結(jié)合。

圖片來源:視覺中國-VCG31N2008743681

朱嘯虎也認同,大模型是像大學一樣的“基礎(chǔ)設施”,如同各個大學各有所長,大模型也同樣如此。

此外,朱嘯虎提到,OpenAI在GPT4中已經(jīng)開始使用計算機合成數(shù)據(jù)來提高模型的能力,有消息稱GPT5中合成數(shù)據(jù)的比例已達到90%。他的判斷是,靠計算機合成數(shù)據(jù)反復來提高大模型的能力,很快會碰到上限。

“任何一個時代都有永動機的謬論,AI時代的永動機謬論就是能夠靠計算機合成數(shù)據(jù)來反復提升模型的能力,我覺得很快會到瓶頸。這也是為什么需要這么大的(算力),因為它本身效率非常低,很多合成數(shù)據(jù)可能都是沒有信息價值的。”因此,朱嘯虎認為中國的AI大模型及應用的追趕前景樂觀。隨著上述瓶頸的出現(xiàn),迭代曲線放緩,將為中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供新機遇。

對于沒有融到資的創(chuàng)業(yè)者,周鴻祎認為,企業(yè)市場依舊是很好的機會。他表示,中國的企業(yè)市場獨特之處在于其碎片化特征,按照地域、行業(yè)以及企業(yè)規(guī)模的不同,被劃分為多個細分市場。這種分割為創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的生存空間,即使對行業(yè)巨頭而言,也難以實現(xiàn)全面的壟斷。與此同時,企業(yè)始終愿意為降本增效投入資金。

周鴻祎表示,過去,企業(yè)軟件市場一直“難賺錢”,是因為給用戶帶來的降本增效價值沒那么大。然而,如果AI能夠真正找到為企業(yè)帶來顯著降本增效的路徑,企業(yè)會愿意為此付費。

市場過于迷戀聊天機器人

在場景的選擇上,小而專的場景被認為更有機會。

周鴻祎的建議是,場景的選擇,一定要選擇非常具體的小切口,避免宏大敘事。例如,開發(fā)醫(yī)療或教育大模型的表述過于籠統(tǒng),必須把行業(yè)“打開看”,尋找50到100個非常具體的場景。創(chuàng)建醫(yī)療大模型并不現(xiàn)實,但可以在如醫(yī)生聽寫、病例潤色和生成等具體場景上尋找機會。

其次是建立大模型在專業(yè)領(lǐng)域的深度,構(gòu)建知識壁壘。周鴻祎認為,大模型是把網(wǎng)上的“亮知識”找到,但在企業(yè)內(nèi)部存在著大量“暗知識”,這些知識難以在網(wǎng)絡上找到,甚至可能連企業(yè)老板都無法全面掌握。因此,若能探索出有效方法,將具備行業(yè)深度的“暗知識”納入大模型的訓練,其訓練成果將更加顯著。否則,很容易被通用大型模型取代。

此外,周鴻祎認為,當下大家過于迷信聊天機器人。在他看來,OpenAI推出聊天機器人ChatGPT,讓大家容易接受。但在企業(yè)內(nèi)部,聊天機器人并不是最好的人機界面。“在企業(yè)里,大模型有點像一個發(fā)動機,但用戶要的不是發(fā)動機,用戶要的是車。所以得想辦法,把大模型通過各種方法和企業(yè)原來的業(yè)務系統(tǒng)融在一起,這樣這個大模型才不是游離在企業(yè)信息系統(tǒng)之外的孤立的問答機器人。”

對此,朱嘯虎亦指出,問答機器人肯定不是AI時代的殺手級應用,因為它對用戶提出了更高要求。用戶需思考如何提問才能獲得最佳答案,這對用戶而言是一個挑戰(zhàn)。“AI時代,尤其在消費端應用,肯定不是ChatGPT這種問答式機器人,肯定是要讓用戶更懶、更好用、更方便的,才會成為AI時代的殺手級應用。”

周鴻祎也表示,自從ChatGPT首次亮相,市場就特別迷戀prompt(注:提示詞),有人甚至預測,未來prompt engineer(注:提示工程師)可能會成為一種新興職業(yè)。“但是prompt簡直是反人性,就是很難寫。每次我寫一樣的東西,它給我的結(jié)果也是不一樣的。人跟人之間互相都很難理解,更何況和機器之間。所以在做深度應用時候不要迷信prompt,prompt反而是現(xiàn)在很多企業(yè)應用大模型難度最大的問題。”

C端應用場景比功能更能打動用戶

對于To C的AI創(chuàng)業(yè)者來說,又該如何優(yōu)化商業(yè)模式,實現(xiàn)不燒錢或者說不太燒錢?

在周鴻祎看來,答案是要先找殺手級的場景。他認為,市場上所有的大模型,去年成功的地方在于趕上了GPT3.5,不成功的地方在于To C業(yè)務上,都只做了聊天機器人,但聊天機器人并非用戶真正需要的場景。

周鴻祎進一步表示,當大模型廠商向用戶承諾,提供人工智能全場景應用時,用戶往往對其抱有較高的期望。然而,當前的大型模型在實際應用中勢必會出現(xiàn)部分問題回答不及用戶預期的情況,無法滿足用戶的期望,進而也導致大模型在用戶端難以形成良好的口碑。

放棄將自己定位為全功能AI產(chǎn)品,選擇專注于能夠真正打動小眾用戶的特定場景或垂直場景,是周鴻祎認為的解決之策。“功能是打動不了用戶的,只有場景能打動。”周鴻祎認為,應當從需求場景出發(fā),創(chuàng)造應用級的產(chǎn)品來解決這些場景中的需求。而大型模型則作為支撐,隱藏在背后解決這些問題。

朱嘯虎則認為,目前大模型在消費端的具體應用仍需進一步觀察。“我覺得可能要到明年,直到iPhone都用了大模型以后,一個手機都有幾個大模型以后,可能才會發(fā)現(xiàn)到底C端應用會在哪一點引爆。”但總體的方向一定是讓消費者更方便、更容易獲取的服務。但目前,大模型尚未出現(xiàn)有明確高頻剛需的場景,“C端應用場景背后的邏輯始終是一樣的:你到底是不是一個剛需、高頻的入口級的場景,不是這樣的場景最終還是沒法防守的”。

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大模型時代,創(chuàng)業(yè)者的機會在哪?企業(yè)級大模型怎么做?“殺手級應用”何時誕生……3月28日下午,在“2024創(chuàng)業(yè)黑馬集團AI戰(zhàn)略發(fā)布會”現(xiàn)場,360董事長周鴻祎與金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎圍繞“每一家中小企業(yè)都有AI夢”的主題展開對談。 周鴻祎在對話伊始就表示,自己與朱嘯虎在很多觀點上“英雄所見略同”,因為大家都是投過很多公司,也擁有血淋淋的教訓。 “我覺得有些話是以訛傳訛,非要強行地把我們刻畫成‘特實用’(的形象),一副賺錢的嘴臉,叫實用派。有些公司冰清玉潔,出淤泥而不染,也不想賺錢,要夢想改變世界,就稱為信仰派。這完全是胡說八道?!敝茗櫟t認為,今天所有在推動人工智能發(fā)展的都是AI的信仰派。他表示,自己在探索AI的場景應用,朱嘯虎在投資AI的創(chuàng)業(yè)公司,大家都是用實際行動在身體力行地推動AI的發(fā)展。 此外,朱嘯虎與周鴻祎均指出,市場對聊天機器人過于迷戀,聊天機器人肯定不是AI時代的殺手級應用,因為它對用戶提出了更高要求。 圖片來源:每經(jīng)記者 李少婷 攝 不建議創(chuàng)業(yè)者“卷”通用大模型 在周鴻祎看來,AI在中國的發(fā)展并非只有一條路徑,就如同盡管OpenAI受到了廣泛關(guān)注,但美國的AI發(fā)展亦非僅有OpenAI一條道路。 “(在)中國(市場),我非常堅信有第二條路,就是走場景化之路。AI如果永遠都是說十萬卡(參數(shù)規(guī)模)起‘玩兒’,或者百萬塊卡才能干這件事兒,那這個成本就高到無法產(chǎn)生工業(yè)革命?!痹谥茗櫟t看來,通過走企業(yè)級應用路線,把大模型做小、做專,讓大模型的成本從高昂的“原子彈”轉(zhuǎn)變?yōu)槿巳丝韶摀摹安枞~蛋”,讓央國企、大型企業(yè)和中小企業(yè)都用得起,進而實現(xiàn)真正的數(shù)字平權(quán)、拉平智能鴻溝,同樣是在推動人工智能綜合發(fā)展。 周鴻祎強調(diào),不建議創(chuàng)業(yè)者去做通用大模型的創(chuàng)業(yè),“如果有一個創(chuàng)業(yè)公司真的很有理想,也確實遇上了‘金主爸爸’,給投了十億美金,而且不要求回報,不要求短期賺錢,想怎么花就怎么花,那沒問題,我認為可以去做”。但對絕大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者而言,在資金有限的情況下,去涉足通用大模型,將面臨來自巨頭的激烈競爭,并且在AGI的競爭中,算力是一個“卡脖子”問題。另一方面,還面臨著頭部開源模型的競爭壓力?!疤幵谶@個夾縫之中,作為創(chuàng)業(yè)者,光有一個理想和一個口號是不可能成功的。所以如果沒有足夠的資金,沒有足夠的技術(shù)積累,去碰通用大模型可能是沒有結(jié)果的?!? 朱嘯虎同樣不建議創(chuàng)業(yè)者投身通用大模型的創(chuàng)業(yè)中。 3月27日,美國AI初創(chuàng)公司Databricks宣布其通用大模型DBRX將開源。Databricks表示,該大模型花費了大約1000萬美元和三個月的時間來訓練,性能已經(jīng)超越GPT-3.5。 朱嘯虎由此展開表示:“通用大模型是個先行者劣勢的商業(yè)模式,先行者在前面試錯,成本巨高無比。但是在后面跟進的,成本可能越來越低。今天減一個零,再過一年可能還要減一個零?!? 基于當前的創(chuàng)業(yè)融資環(huán)境,朱嘯虎認為,“跟在后面”是更舒服的狀態(tài)?;仡欉^去30年,從PC電腦時代到PC互聯(lián)網(wǎng)時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代,中國始終在后面跟進,且在迭代曲線放緩后,在工業(yè)實踐中,中國相較而言具有顯著優(yōu)勢。因此,對創(chuàng)業(yè)者而言,在通用大模型上進行試錯毫無意義。相反,積極搶占用戶、場景和數(shù)據(jù)更有意義。 對于眾多已有場景和用戶的創(chuàng)業(yè)者而言,實現(xiàn)“+AI”相對簡單。相反,很多通用大模型公司想嘗試切入這些場景和用戶是很難的,因為他們?nèi)狈Υ怪眻鼍昂弯N售業(yè)務的深入理解。而這些正是創(chuàng)業(yè)者的獨特優(yōu)勢。 破局企業(yè)級大模型:越做越專 企業(yè)級大模型被認為是更加可行的探索路徑。 周鴻祎認為,大模型的路徑并非只有越做越大一條,也存在另一種路徑,即把大模型越做越專。在企業(yè)的定向應用場景中,只需要大模型專注于解決該場景下的專有問題,不需要大模型具備創(chuàng)作古詩、解答奧數(shù)題等多樣化能力,而僅需專注于其核心任務?;诖耍闷髽I(yè)專有的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識進行訓練,將大模型與企業(yè)的現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)進行深度整合,從而真正融入企業(yè)的運營環(huán)境中?!拔覀冇脤嵺`例子證明了,在這個單項能力上是可以超過GPT4的。” 對企業(yè)而言,未來的企業(yè)級大模型,不再需要依賴千億級別的參數(shù)規(guī)模,百億甚至幾十億級別的大模型已經(jīng)足夠。在當前,幾十億、百億級別的大模型在國內(nèi)外均擁有豐富的開源選擇?!皳Q句話,大模型今天已經(jīng)不是白菜價了,大模型已經(jīng)免費?!敝茗櫟t說。因此,在企業(yè)實踐中,真正的矛盾焦點不再是如何選擇大模型,而是如何確定應用場景、積累相應知識,實現(xiàn)大模型與企業(yè)業(yè)務的結(jié)合。 圖片來源:視覺中國-VCG31N2008743681 朱嘯虎也認同,大模型是像大學一樣的“基礎(chǔ)設施”,如同各個大學各有所長,大模型也同樣如此。 此外,朱嘯虎提到,OpenAI在GPT4中已經(jīng)開始使用計算機合成數(shù)據(jù)來提高模型的能力,有消息稱GPT5中合成數(shù)據(jù)的比例已達到90%。他的判斷是,靠計算機合成數(shù)據(jù)反復來提高大模型的能力,很快會碰到上限。 “任何一個時代都有永動機的謬論,AI時代的永動機謬論就是能夠靠計算機合成數(shù)據(jù)來反復提升模型的能力,我覺得很快會到瓶頸。這也是為什么需要這么大的(算力),因為它本身效率非常低,很多合成數(shù)據(jù)可能都是沒有信息價值的?!币虼?,朱嘯虎認為中國的AI大模型及應用的追趕前景樂觀。隨著上述瓶頸的出現(xiàn),迭代曲線放緩,將為中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供新機遇。 對于沒有融到資的創(chuàng)業(yè)者,周鴻祎認為,企業(yè)市場依舊是很好的機會。他表示,中國的企業(yè)市場獨特之處在于其碎片化特征,按照地域、行業(yè)以及企業(yè)規(guī)模的不同,被劃分為多個細分市場。這種分割為創(chuàng)業(yè)者提供了寶貴的生存空間,即使對行業(yè)巨頭而言,也難以實現(xiàn)全面的壟斷。與此同時,企業(yè)始終愿意為降本增效投入資金。 周鴻祎表示,過去,企業(yè)軟件市場一直“難賺錢”,是因為給用戶帶來的降本增效價值沒那么大。然而,如果AI能夠真正找到為企業(yè)帶來顯著降本增效的路徑,企業(yè)會愿意為此付費。 市場過于迷戀聊天機器人 在場景的選擇上,小而專的場景被認為更有機會。 周鴻祎的建議是,場景的選擇,一定要選擇非常具體的小切口,避免宏大敘事。例如,開發(fā)醫(yī)療或教育大模型的表述過于籠統(tǒng),必須把行業(yè)“打開看”,尋找50到100個非常具體的場景。創(chuàng)建醫(yī)療大模型并不現(xiàn)實,但可以在如醫(yī)生聽寫、病例潤色和生成等具體場景上尋找機會。 其次是建立大模型在專業(yè)領(lǐng)域的深度,構(gòu)建知識壁壘。周鴻祎認為,大模型是把網(wǎng)上的“亮知識”找到,但在企業(yè)內(nèi)部存在著大量“暗知識”,這些知識難以在網(wǎng)絡上找到,甚至可能連企業(yè)老板都無法全面掌握。因此,若能探索出有效方法,將具備行業(yè)深度的“暗知識”納入大模型的訓練,其訓練成果將更加顯著。否則,很容易被通用大型模型取代。 此外,周鴻祎認為,當下大家過于迷信聊天機器人。在他看來,OpenAI推出聊天機器人ChatGPT,讓大家容易接受。但在企業(yè)內(nèi)部,聊天機器人并不是最好的人機界面?!霸谄髽I(yè)里,大模型有點像一個發(fā)動機,但用戶要的不是發(fā)動機,用戶要的是車。所以得想辦法,把大模型通過各種方法和企業(yè)原來的業(yè)務系統(tǒng)融在一起,這樣這個大模型才不是游離在企業(yè)信息系統(tǒng)之外的孤立的問答機器人?!? 對此,朱嘯虎亦指出,問答機器人肯定不是AI時代的殺手級應用,因為它對用戶提出了更高要求。用戶需思考如何提問才能獲得最佳答案,這對用戶而言是一個挑戰(zhàn)?!癆I時代,尤其在消費端應用,肯定不是ChatGPT這種問答式機器人,肯定是要讓用戶更懶、更好用、更方便的,才會成為AI時代的殺手級應用?!? 周鴻祎也表示,自從ChatGPT首次亮相,市場就特別迷戀prompt(注:提示詞),有人甚至預測,未來prompt engineer(注:提示工程師)可能會成為一種新興職業(yè)?!暗莗rompt簡直是反人性,就是很難寫。每次我寫一樣的東西,它給我的結(jié)果也是不一樣的。人跟人之間互相都很難理解,更何況和機器之間。所以在做深度應用時候不要迷信prompt,prompt反而是現(xiàn)在很多企業(yè)應用大模型難度最大的問題?!? C端應用場景比功能更能打動用戶 對于To C的AI創(chuàng)業(yè)者來說,又該如何優(yōu)化商業(yè)模式,實現(xiàn)不燒錢或者說不太燒錢? 在周鴻祎看來,答案是要先找殺手級的場景。他認為,市場上所有的大模型,去年成功的地方在于趕上了GPT3.5,不成功的地方在于To C業(yè)務上,都只做了聊天機器人,但聊天機器人并非用戶真正需要的場景。 周鴻祎進一步表示,當大模型廠商向用戶承諾,提供人工智能全場景應用時,用戶往往對其抱有較高的期望。然而,當前的大型模型在實際應用中勢必會出現(xiàn)部分問題回答不及用戶預期的情況,無法滿足用戶的期望,進而也導致大模型在用戶端難以形成良好的口碑。 放棄將自己定位為全功能AI產(chǎn)品,選擇專注于能夠真正打動小眾用戶的特定場景或垂直場景,是周鴻祎認為的解決之策。“功能是打動不了用戶的,只有場景能打動?!敝茗櫟t認為,應當從需求場景出發(fā),創(chuàng)造應用級的產(chǎn)品來解決這些場景中的需求。而大型模型則作為支撐,隱藏在背后解決這些問題。 朱嘯虎則認為,目前大模型在消費端的具體應用仍需進一步觀察?!拔矣X得可能要到明年,直到iPhone都用了大模型以后,一個手機都有幾個大模型以后,可能才會發(fā)現(xiàn)到底C端應用會在哪一點引爆?!钡傮w的方向一定是讓消費者更方便、更容易獲取的服務。但目前,大模型尚未出現(xiàn)有明確高頻剛需的場景,“C端應用場景背后的邏輯始終是一樣的:你到底是不是一個剛需、高頻的入口級的場景,不是這樣的場景最終還是沒法防守的”。
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