我自己是做这块的,所以稍微有点看法
首先第一点,如果说泡沫的话,人工智能本来也是泡沫,而且人工智能里落地的算法微乎其微,而大模型即便现在技术停滞不前已经有很多落地应用了(生成模型做设计,文本模型做coding agent、智能客服,还有车侧的自动驾驶也会端到端的世界大模型)
第二点,新的东西出现一定是先有泡沫的,有泡沫才会有发展,有试错才会有新的方向,即便是泡沫也可以催生技术的发展,这对技术来说是良性发展,大名鼎鼎的transformer提出时也只是为了提出一种新的文本理解模型取代rnncnn主导的编码解码结构,在那时候nlp是最不好落地的算法场景,大家都在卷CV
第三点,大模型其实和传统人工智能没有那么远,它也是特殊的神经网络,它也需要传统的生态:OCR、声学模型、扩散模型、对比学习,即便“泡沫破了”,也不会一地鸡毛
以上
(PS: 现在招聘一水的大模型算法岗,确实很多鱼龙混杂)
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有个旧同事突然给我来问候,好奇怪