猫头虎分享:看完百度内部讲话,整理出李彦宏关于大模型的10个判断
🦁 猫头虎分享:看完百度内部讲话,整理出李彦宏关于大模型的10个判断
📢 大家好!我是猫头虎技术团队的首席写作官。今天为大家带来一篇重量级内容:从百度内部讲话中,整理了李彦宏对大模型的10大判断。⚡️无论是对大模型技术的误解、天花板的探讨,还是商业化模型与开源模型的较量,李彦宏的每一个观点都带给我们深刻的启示。
想知道未来的大模型将走向何方?📈让我们一起来看看这10大关键判断吧!
猫头虎是谁?
大家好,我是 猫头虎,别名猫头虎博主,擅长的技术领域包括云原生、前端、后端、运维和AI。我的博客主要分享技术教程、bug解决思路、开发工具教程、前沿科技资讯、产品评测图文、产品使用体验图文、产品优点推广文稿、产品横测对比文稿,以及线下技术沙龙活动参会体验文稿。内容涵盖云服务产品评测、AI产品横测对比、开发板性能测试和技术报告评测等。
目前,我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云开发者社区、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站和小红书等平台,全网拥有超过30万的粉丝,统一IP名称为 猫头虎 或者 猫头虎博主。希望通过我的分享,帮助大家更好地了解和使用各类技术产品。
作者名片 ✍️
- 博主:猫头虎
- 全网搜索关键词:猫头虎
- 作者微信号:Libin9iOak
- 作者公众号:猫头虎技术团队
- 更新日期:2024年08月08日
- 🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能!
加入我们AI共创团队 🌐
- 猫头虎AI共创社群矩阵列表:
- 点我进入共创社群矩阵入口
- 点我进入新矩阵备用链接入口
加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀
文章目录
- 🦁 猫头虎分享:看完百度内部讲话,整理出李彦宏关于大模型的10个判断
- 猫头虎是谁?
- 作者名片 ✍️
- 加入我们AI共创团队 🌐
- 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀
- 🚀 1. 外界对大模型的误解
- 🛠 2. 真正衡量大模型的标准:应用价值
- 🏔 3. 大模型的天花板还很远
- ⏳ 4. 领先6个月就是胜利
- 🔄 5. 效率是关键:商业模型胜于开源模型
- 📉 6. 开源大模型的局限性
- 🧠 7. 智能体将引领大模型的未来
- 💥 8. 智能体的门槛极低
- 🧩 9. 从Copilot到AIWorker:大模型应用的进化
- 🔮 10. 智能体会带来大规模应用
- 🎯 结语:李彦宏对大模型的深刻判断
- 联系我与版权声明 📩
🚀 1. 外界对大模型的误解
每次新的大模型发布,大家都习惯性拿来和GPT-4比较,看到一些榜单上分数接近甚至超越,便认为这些模型已经追上了最顶尖的水平。
“但实际上,模型的差距是多维度的,不仅仅是能力,还有成本和推理速度。” ——李彦宏
有些模型虽然得分高,但推理速度慢,成本昂贵,无法在实际场景中和最顶尖的模型抗衡。这意味着,单看榜单并不能揭示真正的技术差距。
🛠 2. 真正衡量大模型的标准:应用价值
在实际应用场景中,大模型能否带来实质性的价值增益,才是评估模型最重要的标准。
“我们必须在具体应用中,衡量模型是否满足了用户需求,是否带来了价值的提升。” ——李彦宏
这意味着,评估大模型不仅仅要看技术指标,还要看它如何与实际应用结合,是否能够降本增效。
🏔 3. 大模型的天花板还很远
很多人认为大模型已经接近技术天花板了,但李彦宏并不这么认为。他指出,大模型的天花板依然很高,我们离理想状态还有很大的差距。
“大模型的未来是一场长期的战役,只有持续投入、快速迭代,才能真正领先竞争对手。” ——李彦宏
这意味着,大模型技术仍然有很大的发展空间,未来几年甚至十几年都将是技术持续演进的过程。
⏳ 4. 领先6个月就是胜利
在竞争激烈的市场环境下,很多人认为领先12到18个月是很短的时间,但李彦宏指出,只要能领先6个月,就足够了。
“大模型领域的领先并不需要很长,只要能永远领先6个月,你就赢了。” ——李彦宏
这意味着,在这个快速变化的市场中,持续的小步快跑将是保持竞争优势的关键。
🔄 5. 效率是关键:商业模型胜于开源模型
虽然开源模型有其灵活性,但李彦宏认为,在效率和成本方面,商业模型明显更具优势。
“开源模型虽然免费,但它并不送算力,而商业模型通过大量用户分摊成本,使用效率远远高于开源模型。” ——李彦宏
在大模型推理成本高昂的背景下,商业化的模型能够更好地优化算力使用,提升性价比。
📉 6. 开源大模型的局限性
许多人认为开源模型在大模型领域是一个低成本的选择,但事实并非如此。李彦宏指出,开源大模型无法高效解决算力问题。
“过去我们使用开源的Linux,能大幅降低成本,但在大模型时代,开源模型并不能免费提供推理算力,还需要自己购买设备。” ——李彦宏
这意味着,开源模型在未来大规模商业应用中,可能并不像预期中那么具有性价比。
🧠 7. 智能体将引领大模型的未来
李彦宏强调了**智能体(Agent)**在未来发展中的重要性。智能体不仅仅是一个简单的协作工具,它能够自主完成任务,并逐渐拥有反思和自我进化的能力。
“大模型的下一步将从Copilot发展到AIWorker,最终能够独立完成复杂工作任务。” ——李彦宏
这意味着,智能体不仅会成为大模型的核心应用,还将带来更多的自动化和智能化转型。
💥 8. 智能体的门槛极低
虽然很多人还在探索如何将大模型应用于实际场景中,但李彦宏指出,智能体是一个非常低门槛且高效的应用形式。
“智能体是一种极为简单和高效的方式,能够直接构建在大模型之上。” ——李彦宏
这意味着,企业和开发者可以快速利用智能体技术,构建符合自身需求的自动化解决方案。
🧩 9. 从Copilot到AIWorker:大模型应用的进化
大模型的应用将逐步从简单的Copilot协助发展到更加复杂的AIWorker角色。AIWorker能够自主决策、独立工作,带来更多的应用场景。
“大模型的未来将不再只是辅助工具,而是能够独立完成任务的AIWorker,这将改变整个行业。” ——李彦宏
未来,随着智能体技术的成熟,AIWorker将成为企业和个人最强大的生产力工具。
🔮 10. 智能体会带来大规模应用
李彦宏强调,智能体是推动大模型广泛应用的关键,因为它具有简单直接、高效便捷的特点。
“智能体将成为未来大模型的主要应用方向,帮助企业和用户轻松实现智能化转型。” ——李彦宏
随着智能体技术的发展,大模型将越来越多地进入我们的日常生活和工作场景,彻底改变我们与技术的互动方式。
🎯 结语:李彦宏对大模型的深刻判断
综上所述,李彦宏的10个判断为我们展现了一个更加全面的大模型未来。无论是技术的持续迭代,还是智能体的应用,都让我们看到大模型领域无限的潜力和广阔的前景。
总结大模型的三大核心要点:
- 模型差距多维度评估,不仅仅看榜单分数
- 商业模型在成本与效率上优于开源模型
- 智能体将是大模型未来发展的重要推动力
💬 参考资料:百度内部讲话,李彦宏关于大模型技术的公开发言。
🔔 关注猫头虎技术团队公众号,第一时间获取更多大模型技术前沿动态!
📤 觉得这篇文章有启发?分享给朋友吧!
👉 更多信息:有任何疑问或者需要进一步探讨的内容,欢迎点击文末名片获取更多信息。我是猫头虎博主,期待与您的交流! 🦉💬
联系我与版权声明 📩
- 联系方式:
- 微信: Libin9iOak
- 公众号: 猫头虎技术团队
- 版权声明:
本文为原创文章,版权归作者所有。未经许可,禁止转载。更多内容请访问猫头虎的博客首页。
点击✨⬇️下方名片
⬇️✨,加入猫头虎AI共创社群矩阵。一起探索科技的未来,共同成长。🚀
相关文章:

猫头虎分享:看完百度内部讲话,整理出李彦宏关于大模型的10个判断
🦁 猫头虎分享:看完百度内部讲话,整理出李彦宏关于大模型的10个判断 📢 大家好!我是猫头虎技术团队的首席写作官。今天为大家带来一篇重量级内容:从百度内部讲话中,整理了李彦宏对大模型的10大…...

vue3透传、注入
属性透传 传递给子组件时,没有被子组件消费的属性或事件,常见的如id、class 注意1 1.class、style是合并的,style中如果出现重复的样式,以透传属性为准2.id属性是以透传属性为准,其他情况透传属性名相同,…...

数模原理精解【9】
文章目录 混合高斯分布概述定义性质参数估计计算Julia实现 详述定义原理 核心参数1. 均值(Means)2. 协方差矩阵(Covariance Matrices)3. 权重(Weights)4. 聚类个数(高斯模型个数,K&a…...

Java中的linkedList类及与ArrayList的异同
继承实现关系 public class LinkedList<E>extends AbstractSequentialList<E>implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable 由于涉及的类过多,画起来过于繁琐,这里只展示最外层的继承实现关系 可以看到它是…...

【精选】文件摆渡系统:跨网文件传输的安全与效率之选
文件摆渡系统可以解决哪些问题? 文件摆渡系统(File Shuttle System)主要是应用于不同网络、网段、区域之间的文件数据传输流转场景, 用于解决以下几类问题: 文件传输问题: 大文件传输:系统可…...

tkinter 电子时钟 实现时间日期 可实现透明 无标题栏
下面是一个使用tkinter库实现的简单电子时钟的例子,可以显示当前的日期和时间,并且可以设置窗口为透明且无标题栏。 import tkinter as tk import timedef update_time():current_time time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")label.config(text…...

【hot100-java】【除自身以外数组的乘积】
R8-普通数组篇 印象题,计算前缀,计算后缀,计算乘积。 class Solution {public int[] productExceptSelf(int[] nums) {int n nums.length;int[] prenew int[n];pre[0]1;for (int i1;i<n;i){pre[i]pre[i-1]*nums[i-1];}int[] sufnew int[…...

【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——审察模型内部情况
Keras附带了一些工具,比如model.summary(),用于审察模型内部情况。随着模型变得越来越复杂,我们需要经常使用model.summary(),否则在调整超参数时跟踪模型内部的内容的变化情况会变得非常费力。如果我们将模型的摘要以及验证的测试…...

智能语音交互:人工智能如何改变我们的沟通方式?
在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面。其中,智能语音交互作为AI技术的一个重要分支,正以前所未有的速度改变着我们的沟通方式。从智能家居的控制到办公自动化的应用,再到日常交…...

vue3中动态引入本地图片的两种方法
方法一 <img width"10" height"10":src"/src/assets/nncs2/jiantou${index 1}.png" alt"" /> 推荐 简单好用 方法二 const getImg index > {const modules import.meta.glob(/assets/nncs2/**/*.{png,svg,jpg,jpeg}, { …...

Linux网络——socket编程与UDP实现服务器与客户机通信
文章目录 端口号TCP/UDP网络字节序socket的常见APIUDP实现服务器与客户机通信服务器客户机运行效果如下 端口号 我们说即便是计算机网络,他们之间的通信也仍然是进程间通信 那么要如何在这么多计算机中,找到你想要的那个进程呢 在网络中标识的唯一的计…...

大型语言模型中推理链的演绎验证
大语言模型(LLMs)在执行各种推理任务时,由于引入了链式推理(Chain-of-Thought,CoT)提示,显著受益。尽管CoT使模型产生更全面的推理过程,但其对中间推理步骤的强调可能会无意中引入幻…...

openharmony 应用支持常驻和自启动
本文环境: devEco studio 版本 4.0.0.600 SDK版本:3.2.12.5 full SDK 应用模型:Stage 功能简介: OpenHarmony支持包含ServiceExtensionAbility类型模块的应用配置常驻和自启动。 关于ServiceExtensionAbility其他的介绍可以参考官网:ServiceExtensionAbility(仅对…...

Winform中引入WPF控件后键盘输入无响应
引言 Winform中如何引入WPF控件的教程很多,对于我们直接通过ElementHost引入的直接显示控件,它是可以响应键盘输入消息的,但对于在WFP中弹出的窗体来说,此时是无法响应我们的键盘输入的。我们需要给它使能键盘输入。 1、使能键盘…...

多线程——死锁
死锁 在Java中使用多线程,就会有可能导致死锁问题。死锁会让程序一直卡住,程序不再往下执行。 我们只能通过中止并重启的方式来让程序重新执行。 这是我们非常不愿意看到的一种现象,我们要尽可能避免死锁的情况发生! 死锁的原因…...

链路追踪可视化利器之火焰图
随着现代化技术的发展,为了能够保证 IT 系统的稳定性、高扩容性,企业往往采用分布式的方式来构建 IT 系统。但也正因为如此,IT 系统中涉及到的服务和组件可能被分布在不同的服务器、数据中心甚至不同的地理位置,这导致应用发生故障…...

C语言 ——— 条件编译指令实际用途
目录 前言 头文件被包含的方式 嵌套文件包含 使用条件编译指令规避头文件多次包含 还有一个编译指令,同样能做到以上功能 前言 条件编译指令多用于对头文件的定义和判断以及删除 头文件被包含的方式 本地文件包含(也就是自己创建的头文件ÿ…...

备战软考Day01-计算机系统
1.数值及其转化 1.数值转化(十进制) 2.十进制推广 3.进制转化 4.数据表示 1.原码 2.反码 3.补码 4.移码 5.定点数 就是小数点的位置固定不变的数。小数点的位置通常有两种约定方式:定点整数(纯整数,小数点在最低有效数值位之后…...

从C语言过渡到C++
📔个人主页📚:秋邱-CSDN博客☀️专属专栏✨:C 🏅往期回顾🏆:单链表实现:从理论到代码-CSDN博客🌟其他专栏🌟:C语言_秋邱的博客-CSDN博客 目录 …...

Docker 的安装和使用
参考资料: 通俗易懂了解什么是docker?Docker 教程 | 菜鸟教程Ubuntu 22.04 安装 DockerDocker 超详细基础教程WSL2 支持 systemctl 命令systemd 和 systemctl 是什么?使用正确的命令重启 WSL 子系统Ubuntu 修改源镜像方法Docker 中出现 ‘/etc/resolv.…...

鸿蒙轻内核A核源码分析系列七 进程管理 (2)
往期知识点记录: 鸿蒙(HarmonyOS)应用层开发(北向)知识点汇总 轻内核A核源码分析系列一 数据结构-双向循环链表 轻内核A核源码分析系列二 数据结构-位图操作 轻内核A核源码分析系列三 物理内存(1࿰…...

关于TypeScript使用讲解
TypeScript讲解 安装环境 1.安装node js 配置环境变量 2.在终端中 运行 npm i -g typescript typescript: 用于编译ts代码 提供了 tsc命令 实现了将 TS>>>> JS转换 验证: tsc -v 编译并运行 TS代码 1.创建ts文件(TS文件为后缀名的文件࿰…...

C语言 | Leetcode C语言题解之第393题UTF-8编码验证
题目: 题解: static const int MASK1 1 << 7; static const int MASK2 (1 << 7) (1 << 6);bool isValid(int num) {return (num & MASK2) MASK1; }int getBytes(int num) {if ((num & MASK1) 0) {return 1;}int n 0;in…...

Netty权威指南:Netty总结-编解码与序列化
第四章 TCP粘包/拆包问题 4.1 TCP 粘包/拆包 TCP是流协议,也就是没有界限的的一串数据,底层并不知道上层业务数据的具体含义,也就是说一个完整的包可能会被拆分成多个包进行发送,也可能把几个小包封装成一个大的数据包发送。这就…...

FIDAVL:基于视觉语言模型的假图像检测与归因 !
FIDAVL:基于视觉语言模型的假图像检测与归因 ! 这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 作者提出了FIDAVL:使用视觉语言模型进行虚假图像检测。FIDAVL是一…...

如何通过海外云手机提升运营效率
随着技术的不断进步,市场上出现了越来越多的提高跨国电商运营效率的应用,海外云手机就是其中一个。海外云手机的优势体现在多个方面,那么如何通过使用海外云手机来提升运营效率?可以从以下几个方面了解。 首先,海外云手…...

数据库4个范式的说明
在数据库设计中,范式(Normal Form)用于消除冗余和异常,确保数据一致性。以下是第一范式、第二范式、第三范式和BCNF(Boyce-Codd Normal Form,即第四范式)的示例说明: 1. 第一范式&a…...

Excel怎么截图?快速捕捉工作表的多种方法
大家好,这里是效率办公指南! 📸 在日常工作中,我们经常需要对Excel工作表进行截图,无论是为了记录数据、制作演示还是进行数据对比。今天,我们就来学习几种在Excel中截图的方法以及它们的快捷键。 一、使…...

MyBatis动态SQL标签总结、开发手册、高阶用法(动态SQL、OGNL、批量操作、片段重用、 SQL 组合、 执行优化、嵌套查询与延迟加载)
MyBatis提供了一个非常强大的动态SQL功能,它使用了一组XML标签来帮助我们根据不同条件生成动态SQL。动态SQL的设计让开发者可以根据业务需求,灵活地构建SQL查询语句。以下是MyBatis动态SQL标签的总结。 动态SQL标签说明特点<if>条件判断语句&…...

出处不详 取数游戏
目录 取数游戏题目描述背景输入输出数据范围 题解解法优化 打赏 取数游戏 题目描述 背景 两人将 n n n个正整数围成一个圆环,规则如下: 第一名玩家随意选取数字;第二名玩家从与第一名玩家相邻的两个数字中选择一个;而后依次在…...