如何理解李彦宏说的”不要卷模型，要卷应用

在2024年7月4日于上海世博中心举办的世界人工智能大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在产业发展主论坛上发表了一段引人深思的讲话。他呼吁业界“不要卷模型，要卷应用”，强调AI技术从辨别式向生成式的转变，并提醒大家要避免“超级应用陷阱”。这段发言不仅引发了广泛的关注，也为AI产业的发展指明了方向。那么，如何理解李彦宏这段发言的深意？大模型技术本身和个性化应用之间的关系又是怎样的？本文将围绕这些问题展开探讨。

👿AI技术的发展与转变

首先，我们需要了解AI技术的发展历程。从最初的规则系统到现在的深度学习和生成式模型，AI技术经历了巨大的变革。辨别式模型（Discriminative Models）主要用于分类和回归任务，例如图像分类和语音识别等。这些模型的目标是通过学习数据的分布来预测数据的类别或数值。

而生成式模型（Generative Models）则不同，它们不仅可以完成辨别式模型的任务，还可以生成新的数据。例如，生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）能够生成高质量的图像和文本内容。李彦宏所说的“从辨别式转向了生成式”正是指这一技术演变的过程。

生成式模型的出现为AI技术带来了更多的可能性。它们不仅可以用于数据增强、内容生成等领域，还能够在个性化推荐、自动化创作等方面发挥重要作用。然而，技术本身并不是终点，如何将这些先进的技术应用于实际场景，解决现实问题，才是AI技术的真正价值所在。

👿不要卷模型，要卷应用

李彦宏的发言中提到的“卷模型”是指在AI技术研发过程中，各大公司和研究机构过度追求模型的复杂性和精度，不断提高模型的参数和计算量，以期在各种基准测试中取得领先地位。这种竞争虽然推动了AI技术的发展，但也带来了诸多问题。例如，高精度模型往往需要庞大的计算资源和数据支持，研发成本高昂，且在实际应用中可能存在难以落地的风险。

相比之下，“卷应用”则强调技术的落地和应用价值。李彦宏指出，AI技术的真正价值在于如何将其应用于实际场景，解决实际问题。这一观点提醒我们，不应仅仅关注模型的性能和复杂性，更应关注技术在实际应用中的效果和产业价值。

👿避免“超级应用陷阱”

李彦宏还提到要避免“超级应用陷阱”。所谓“超级应用陷阱”，是指过分追求用户日活跃量（DAU），而忽视了应用的实际效果和产业价值。在移动互联网时代，DAU是衡量一个应用成功与否的重要指标。然而，在AI时代，这一规律可能发生变化。

一个“超级能干”的应用，即使DAU不高，只要能为产业带来实质性的增益，其价值就远超传统的移动互联网应用。例如，工业制造领域的AI优化系统，即便其用户数量不多，但如果能显著提升生产效率和产品质量，其经济效益和产业价值不可估量。类似地，在医疗、金融、教育等领域，AI技术的应用能够带来革命性的变化，即使其用户规模不大，依然具有极高的应用价值。

👿大模型技术与个性化应用的关系

大模型技术（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成果。这些模型拥有庞大的参数量和强大的生成能力，能够在多个任务中表现出色。然而，大模型技术的研发和应用面临着巨大的挑战，包括计算资源、数据隐私和伦理问题等。

个性化应用是AI技术的重要方向之一。大模型的优势在于其广泛的适用性和强大的生成能力，但在具体应用中，个性化定制和优化显得尤为重要。例如，在电商平台中，推荐系统需要根据用户的购买历史和行为习惯进行个性化推荐；在教育领域，智能辅导系统需要针对不同学生的学习情况提供个性化的辅导和建议。

大模型技术与个性化应用之间并非对立关系，而是相辅相成的。大模型提供了强大的技术基础和生成能力，而个性化应用则需要在具体场景中进行优化和定制。通过结合两者的优势，AI技术能够在更多领域发挥作用，解决更多实际问题。

👿结语

李彦宏在世界人工智能大会上的发言为AI产业的发展提供了新的思路。技术的进步固然重要，但更重要的是如何将这些技术应用于实际场景，解决实际问题。避免“超级应用陷阱”，关注应用的实际效果和产业价值，是AI技术发展的关键。

大模型技术与个性化应用的结合，将为AI技术的落地和普及带来更多可能性。我们期待在未来，AI技术能够在更多领域发挥作用，为社会和产业带来实质性的增益。正如李彦宏所言，“不要卷模型，要卷应用”，只有将技术与应用紧密结合，才能真正释放AI技术的潜力，实现其应有的价值。