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原標(biāo)題：對話面壁智能李大海：Scaling Law 之外，大模型的另一條關(guān)鍵路徑
關(guān)鍵字：模型,華為,解讀,知乎,智能
文章來源：Founder Park
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內(nèi)容摘要：

雖然 OpenAI 反復(fù)強(qiáng)調(diào) Scaling Law 是大模型最重要的原則，但事實上，GPT-4 在過去一年里縮小了 10 倍。
這是面壁智能看到的，Scaling Law 的另一面。
基于對 Scaling Law 的獨(dú)特理解，在 8B 的面壁小鋼炮模型上，他們實現(xiàn)了可以和 GPT-4V 對標(biāo)的多模態(tài)能力，甚至有信心在 2026 年推出一個 GPT-4 水平的端側(cè)模型。
而在 Google 推出開源 Gemma 端側(cè)模型，Apple 推出基于本地端側(cè)模型的「蘋果智能」后，端側(cè)模型這個賽道突然也變得炙手可熱起來。
為什么聚焦端側(cè)，「一方面因為確實看到了端側(cè)離用戶最近，另一方面也是覺得端側(cè)是落地起來更具象化、更現(xiàn)實的途徑。」李大海是這么說的。
而如何做到離用戶更近，在李大海看來，必須做到兩點(diǎn)：
「需要分享盡可能多的上下文，更懂用戶。」
「一定要能實現(xiàn)『三位一體』，就是感知、決策、行為。」
關(guān)于創(chuàng)業(yè)、關(guān)于端側(cè)模型不一樣的 Scaling Law，以及端側(cè)模型和云端如何協(xié)同的未來，在 AGI Playground 2024 上，極客公園創(chuàng)始人 & 總裁張鵬與面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO 李大海

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。