人工智能大模型这场游戏才刚刚开始吗?还是在走下坡路?

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 自人工智能研究实验室OpenAI推出chatGPT发布以来,人们对自然语言大模型的关注度倍增,国内各大厂以及各路大佬都纷纷入局,计划开发自己的人工智能大模型,或以chatGPT为基础开发自己人工智能产品。

自人工智能研究实验室OpenAI推出chatGPT发布以来,人们对自然语言大模型的关注度倍增,国内各大厂以及各路大佬都纷纷入局,计划开发自己的人工智能大模型,或以chatGPT为基础开发自己人工智能产品。如之前传得沸沸扬扬的原美团联合创始人王慧文计划带资5000万入局人工智能。继这之后,百度三月份发布了文心一言,接着阿里4月7日悄悄发布通义千问邀请测试。

在这之前,媒体炒的最火的还得属华为的盘古大模型,就在通义千问发布不久,后脚商汤推出“日日新”大模型体系,同时还宣布推出了商汤自研中文语言大模型应用平台“商量”等等。腾讯(HunYuan大模型),360等大厂还在努力中,相信不久将会发布相关产品。互联网头部企业基本采取“模型+工具平台+生态” 三层共建模式,有助于业务的良性循环和完整生态,同时也更容易借助长期积累形成竞争壁垒。

chatGPT推出以来,人工智能大模型受到资本青睐。而且最近各大厂都争相表示会发布自己的大语言模型,难道这场游戏才刚刚开始,但是最近纵观AI板块暴跌,人气股跌停,ChatGPT概念股有跌超9个点,行情飘忽不定,难道资本要抽离,炒作要熄火吗?或者这说明,AI大模型的这场大战回归平静,回到百花齐放,百家争鸣的局面。回归市场,想必大家都注意到了,看空人工智能的声音已经很刺耳了。前段时间,中信证券发布最新研判,当前宏观环境不支持持续主题交易,主题炒作热度短期已到极致。数字经济行情的火爆还能持续多久,多少会令人心慌。不过我相信这只是阶段性问题,每个事物的发展都有一定的周期性,而且国内各大厂的大模型才刚刚发布,目前没有实打实的产品作为支撑,处于炒概念阶段。过了这个阶段,随着国内大模型落地,更多AI+企业进入新一轮轮炒作,就有实打实的硬核产品力作为股价的逻辑支撑,会迎来新的更稳定的局面。入局AI大模型这场军备赛,一定有稳扎稳打,机会都是留给有准备的人。商汤联创陈宇恒也曾表示:AI企业要避免盲目跟风,持续地积累和沉淀,机会来临的时候,快速敏锐地抓住。

我还是很看好AI大模型这一波游戏,就目前来看,大家都是在试水阶段,都在摸索和探讨中,远远还没到结束的时候。甚至大家都处于大量科普的阶段,因为一个新的事物的产生需要大力普及,让更多人认识它。为接下来进入应用期做准备,做铺垫。然后通过前期大量的积累和沉淀,不断拓展,进行产业融合,让AI更好地为各行各业赋能。

目录
相关文章
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能浪潮下的编程实践:构建你的第一个机器学习模型
在人工智能的巨浪中,每个人都有机会成为弄潮儿。本文将带你一探究竟,从零基础开始,用最易懂的语言和步骤,教你如何构建属于自己的第一个机器学习模型。不需要复杂的数学公式,也不必担心编程难题,只需跟随我们的步伐,一起探索这个充满魔力的AI世界。
26 12
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
推荐一些关于将图形学先验知识融入人工智能模型的研究论文
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 图形学
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中?
如何将图形学先验知识融入到人工智能模型中?
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
68 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
73 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索人工智能中的深度学习模型优化策略
探索人工智能中的深度学习模型优化策略
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
79 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
48 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能:改变游戏规则的革新
在这篇技术性文章中,我们将深入探讨人工智能(AI)如何彻底改变了软件测试领域。从自动化测试到智能缺陷检测,AI不仅提高了测试的效率和准确性,还为软件开发团队提供了前所未有的洞察力。通过具体案例,本文揭示了AI在软件测试中应用的现状、挑战及未来趋势,强调了技术创新在提升软件质量与开发效率中的关键作用。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
114 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别

热门文章

最新文章