360周鸿祎为什么说大模型已成茶叶蛋?

大模型炒了一年,为什么没有特别火的应用?

最近几天360创始人周鸿祎称,去年感觉大模型是原子弹,今年感觉是茶叶蛋。

什么意思?我想大概就是说大模型谁都能玩了,现在国内的大模型没有一千,也有几百个了,大模型没什么稀奇的了。但是另一方面也反映了大家都是为了大模型而大模型,但是大模型没能解决什么实际问题,或者说解决的问题太小,有点让人失望了。

邓宁-克鲁格效应

我认为这种感觉是很正常的,也符合事物的一般发展规律,一个新事物出现的时候,大家都抱着很大的期望,期待它去解决各种各样的问题,但是毕竟是新东西,和整个世界的磨合、整合还不够,还需要各种去适配,所以新鲜劲儿过去之后,很多问题还是没解决,大家就感觉失望了。然后这个新事物还要默默的发展一段时间,才有机会重回梦想之巅。

这种情况有一个名词:邓宁-克鲁格效应(Dunning-Kruger Effect),也简称达克效应(D-K Effect),可以用下边这条曲线来理解它。达克效应本来说的是人的认知过程,但也经常被用来表示事物的发展过程。

AI大模型的下一步

AI大模型下一步会怎么发展?我认为首先还是要紧盯OpenAI,作为大模型的引爆者和引领者,OpenAI的发展方向至关重要。

去年底OpenAI推出了GPTs,也就是大模型的应用商店,为什么干这件事?我认为是因为AGI发展遇阻,技术和资金都有点跟不上,这一点可以从最近OpenAI投资AI芯片、大规模融资,以及OpenAI CEO奥特曼让大家耐心等待AGI等等事件中略窥一二。为了提振信心,探寻更多机会,OpenAI不得不搞出这个应用商店,借助外部的更多力量来促进AI的发展。

另外预计OpenAI今年就会发布GPT-5,大模型的能力进一步增强。据预测,GPT-5将是一个原生的多模态大模型,不仅能处理文本和图像,还能处理音视频内容,GPT-5甚至将会具备自主的AI模型开发能力,这将使其能够生成各种多模态的AI模型,从而学习和完成新的任务,这将大大扩展GPT-5的应用能力,有力推动通用机器人的发展,给人很多的想象空间。

GPT-5是更好吃的茶叶蛋,还是更厉害的氢弹?让我们拭目以待!

大模型和世界的磨合

另外上边我提到大模型需要和世界进行磨合,怎么磨合?

我认为第一步就是将AI能力融入到企业的产品或者服务中去。我们现在可以看到很多工具都集成了AI大模型,比如钉钉魔法棒、WPS AI助手、Photoshop AI绘画功能等等,现在也有了一些AI商用产品,比如AI客服、AI培训、AI教育等等方面,还有很多看起来不起眼的AI写作、AI绘画、AI编程等等,他们都在慢慢的渗透到各行各业,这些已经在潜移默化的发生,慢慢的改变工作方式,提升效率。

虽然还没看到可以持续爆火的应用,也许只是磨合的不够,是黎明前的黑暗。

对于大家特别期待的AI原生应用,或许可以小小的期待下GPT-5。

不过我认为不管是AI+应用还是AI原生应用,最重要的是要解决确定性的问题,解决可能产生的错误或不准确的预测结果,否则大家只能把它当做一个玩具,或者只用在某些比较小的场景,无法做到各行各业遍地开花,也就无法推动整个世界的变革与发展。


以上就是本文的主要内容,欢迎留言一起讨论。

相关推荐
永远都不秃头的程序员(互关)6 分钟前
CANN模型量化赋能AIGC:深度压缩,释放生成式AI的极致性能与资源潜力
人工智能·aigc
爱华晨宇9 分钟前
CANN Auto-Tune赋能AIGC:智能性能炼金术,解锁生成式AI极致效率
人工智能·aigc
聆风吟º12 分钟前
CANN算子开发:ops-nn神经网络算子库的技术解析与实战应用
人工智能·深度学习·神经网络·cann
偷吃的耗子17 分钟前
【CNN算法理解】:CNN平移不变性详解:数学原理与实例
人工智能·算法·cnn
勾股导航17 分钟前
OpenCV图像坐标系
人工智能·opencv·计算机视觉
神的泪水18 分钟前
CANN 生态实战:`msprof-performance-analyzer` 如何精准定位 AI 应用性能瓶颈
人工智能
芷栀夏19 分钟前
深度解析 CANN 异构计算架构:基于 ACL API 的算子调用实战
运维·人工智能·开源·cann
威迪斯特19 分钟前
项目解决方案:医药生产车间AI识别建设解决方案
人工智能·ai实时识别·视频实时识别·识别盒子·识别数据分析·项目解决方案
笔画人生19 分钟前
# 探索 CANN 生态:深入解析 `ops-transformer` 项目
人工智能·深度学习·transformer
feasibility.21 分钟前
AI 编程助手进阶指南:从 Claude Code 到 OpenCode 的工程化经验总结
人工智能·经验分享·设计模式·自动化·agi·skills·opencode