兵的一型发I老展的真相真实位A大模三大思考

九月的上海依然炎热，在区块链全球峰会的讲台上，我分享了自己这十几年来在大模型领域的观察和思考。作为一名从2007年就投身AI研究的老兵，看着这个行业从最初的"玩具"发展到如今的"巨兽"，内心真是百感交集。

模型越大越好？这个趋势不会变

每次提到大模型，人们总会问：它到底会变得多大？说实话，这个问题让我想起了2000年代初期，那时我们都还在为128MB的内存感到兴奋。从历史来看，模型规模的增长就像是一列停不下来的高速列车。

我记得2019年在Google工作时，我们团队开发的大模型在当时简直是"独孤求败"，把GPT2远远甩在身后。但谁能想到，几年后OpenAI能给我们这样一场"逆袭"？这让我明白，在这个领域，永远不要小看任何对手。

现在的GPT4已经是万亿级别的庞然大物了，训练一次要花掉400万美元。很多人担心这会不会变成一场"烧钱竞赛"，但我要说：别急。2010年时，训练一个简单的深度学习模型也要花费相当于现在100倍的计算资源。技术进步的魔力就在于，今天的高端技术，明天就会变得触手可及。

通用还是垂直？这是个伪命题

经常有人问我："蓝教授，您觉得应该发展通用大模型还是行业专用模型？"这个问题本身就反映了人们对AI的一种误解。就像问"应该用电脑还是计算器"一样，两者根本不矛盾。

我有个生动的例子：汤姆猫。这个陪伴类产品在全球拥有4亿月活用户，以前它只是个简单的语音复读机。我们的多模态技术让它真正"活"了起来，能理解情绪，能主动交流。这就是通用技术赋能垂直领域的完美案例。

说到这，不得不提一个有趣的发现：GPT4直接做24点游戏的正确率只有7.3%，但如果我们帮它把问题分解一下，准确率立刻飙升到74%！这说明什么？大模型就像个天才实习生，你需要给它适当的指导。

成本与隐私：Web3或是解药

现在大模型面临的最大挑战不是技术，而是经济和信任问题。训练成本高企，数据隐私堪忧，这都是阻碍落地的"拦路虎"。说到这里，我特别赞同今天曹老师的观点：Web3可能是破解这些难题的钥匙。

想象一下，如果我们能让每个手机用户都成为计算节点，那推理成本会降到什么程度？就像滴滴改变了出行方式一样，共享算力可能彻底改变AI的经济模型。这让我想起实验室正在做的一个有趣尝试：通过区块链技术激励模型开源和数据共享。

未来已来：情商比智商更重要

最后想说一个容易被忽略的事实：现在大家都太关注模型的"智商"了。但你知道吗？Character.ai的模型交互时长是ChatGPT的7倍！为什么？因为它更懂人心。

记得有一次，我爱人问我一个情感问题，ChatGPT的回答专业但冷冰冰。这让我意识到：AI要真正融入生活，光会解题远远不够。就像搜索引擎从最初的关键词匹配发展到现在的个性化推荐一样，大模型的情感化是必然趋势。

站在2023年这个时间点回望，我越发确信：大模型正在重塑我们的世界，这种改变比大多数人想象的更快、更深。但与其担心被取代，不如思考如何与AI共舞。毕竟，工具永远只是工具，关键在于我们如何使用它。

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