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清华大学徐葳:大模型开启人工智能新时代

专题:2023数字化转型助推制造业高质量发展大会

2023数字化转型助推制造业高质量发展(贵州)大会暨中国机械500强研究报告发布会于10月27日至10月29日在贵州省贵阳国际生态会议中心举办。大会以“数字化转型 高端化迈进 智能化升级”为主题。由贵州省人民政府、中国机械工业企业管理协会主办,贵州省工业和信息化厅、贵阳市人民政府、贵安新区管理委员会联合承办,爱波瑞集团协办,包含第三届智能制造创新大赛精益数字化赛道总决赛、开幕会议、《2023中国制造业精益数字化发展报告》、《中国机械500强研究报告》两大权威报告发布,以及领军者闭门会、平行主题会议、产业研讨会、沙龙活动、标杆参观等一系列活动。

清华交叉信息研究院副教授,清华大学金融科技研究院副院长,区块链中心主任徐葳在演讲中表示,大模型开启了人工智能新时代,跟过去的人工智能和大数据技术有着本质的区别。

他表示,大模型能落地因为有几个独特的技术能力:第一,自然语言对话能力,传统数字化转型,实际上要让人变得更像机器,让人说机器可以说懂的话。第二,拿大模型看了企业的数据就可以总结规律来,这个更像有知识的人,培训它的成本变得很低。第三,大模型可以现场教他自然思考和推理,可以模拟推理过程,甚至训练他过去不会做的事。第四,还有可以自己生成代码,自己做统筹规划。

“中国要想发展大模型,想在人工智能领域在世界领先,机会在于这些落地的机会,反过来告诉大模型,告诉AI的人下一代模型应该什么样的,什么东西才是重要的。这是正向的循环。不光AI帮助制造业,同时制造业和各种落地的传统行业帮助AI进一步往前发展,这是中国能够在AI领域引领世界一个重要的机会。”他说。

但徐葳也表示,大模型落地仍然面临很多挑战,比如场景适配问题,人才匮乏的问题等等。

贵州过去为什么大数据做的好?徐葳认为,主要利用了便宜的电力。“过去的大数据,大数据技术不是特别新的技术,只是把数据的存储和处理变得极其便宜,可以用大量的廉价算力来处理数据,前提是大量,数据很多,价值密度很低。所以机器很多,电是最重要的。现在大模型不是的,大模型需要昂贵的算力。这个情况下,电不是问题,贵州的算力资源,现在对贵州算力是一个非常大挑战。”他说。

新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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