硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探丨华映资本全球化观察

鉴于上文阐述的AI产业化的实质，数据运用已经成为大模型时代scalinglaw延续的基石，这点与AI之前的时代形成了鲜明分界。因此我们对于私有数据是否得到充分利用的定义是数据能否帮助推动scalinglaw，即能否持续促进最终大模型的能力涌现。这里依次探讨一下当前几种私有数据主流运用方法的实质和现况：丨提示词工程、上下文学...

华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现

4.纯商业化产品公司:利用自身前期积累的垂直领域私有数据、在底座模型上生成垂直模型后,以标准化产品的形式服务自己的C端或者B端客户,获得商业化回报。前面三类LLM的应用场景事实上都实现了不错的效果和商业化,也是OpenAI及类似底座模型企业商业化的主体。但这些并不能支撑LLM需要完成的平台性的商业化生态。只有当第4...

硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探

4.纯商业化产品公司:利用自身前期积累的垂直领域私有数据、在底座模型上生成垂直模型后,以标准化产品的形式服务自己的C端或者B端客户,获得商业化回报。前面三类LLM的应用场景事实上都实现了不错的效果和商业化,也是OpenAI及类似底座模型企业商业化的主体。但这些并不能支撑LLM需要完成的平台性的商业化生态。只有当第...

游戏作为媒介的全新升级:AIGC赋能下的场景嵌入与游戏社交

除此,智能助手、测试AI也将以拟人化和智能化的形象出现,其“生命”表征不断增强,促使人机交往变成跨应用、跨模态生成效用的对话。在游戏赛事分析或是竞技过程中,通过融入ChatGPT预训练模型,机器的表达逐渐变得拟人化,甚至在某些方面表现得比普通人更具知识对话与内容生产能力,实现人机关系的升维。在AIGC赋能下,智能...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

算法的本质就是在寻找数据之间的关系,深度学习就是学习如何发现数据间存在的各种关联。例如,Transformer神经网络架构特别擅长捕捉长序列的上下文关系(Long-RangeDependency),其核心是一种被称为自注意力(Self-Attention)的机制,使模型能够在一段序列中识别各个元素与其他元素的相关程度,从而在语言情境下识别一句话中所有...

李丰对话连文昭:大模型的想象与泡沫,机器人的「不可能三角」与...

李丰:所以从你的意思来看,目前大模型虽然为人形机器人带来了想象和泡沫,但它们暂时还没有真正连起来?连文昭:大模型目前还没有达到那个阶段(www.e993.com)2024年11月19日。就像3D视觉、2D视觉和模式识别在其他领域已经证明是非常可靠和有用的。当这些技术被应用到机器人领域时,它们可以增强机器人的能力。然而,大模型在其他领域还没有证明自己...

人群模型报告 | 案例解读「高效获客 精准转化」

人群策略|以沙漏为原型的底层模型关于人群的研究与推广策略,当前有两个模型关注度较高:漏斗模型、反漏斗模型。漏斗模型:建立认知/引起兴趣→产品种草→精准转化,即从泛人群到核心人群,目标是“转化”;反漏斗模型:核心人群种草→放大渗透→提升市场占有,即从核心人群到泛人群,目标是“破圈”;...

开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...

训练OpenELM使用的token数量与数据集中的token原数量(请注意token的确切数量取决于所用的token化器)。图表来自OpenELM论文。逐层扩展其使用的逐层扩展策略(基于论文《DeLighT:DeepandLight-weightTransformer》)非常有趣。从本质上讲,这个策略就是从早期到后期的transformer模块逐渐对层进行扩...

对话Kyligence 韩卿:一个创业者的「+大模型」中场故事

某种意义上,大模型与数据分析有着天然的结合点——指标。但即使大模型已经火透半边天,作为创始人的韩卿,迈出第一步其实也并不容易。7月14日,Kyligence推出的KyligenceCopilot(AI数智助理)产品,瞄准利用大模型的理解和交互能力来帮助企业更自然、灵活、准确地用数据做决策。比如,通过AI对指标的自动分析...

该怎么让机器人吃下大模型?丨GAIR live

现在,人们可能会过分强调人形机器人与大模型结合的优势,而忽略了最底层的根本问题,例如在grasping的Contact(接触)方面从未被提及。第二点,我们看到大模型本质上带来了什么改变?它改变了我们对任务表达的理解。传统的机器人任务表达往往简化为轨迹、pickandplace或者force/impedancecontrol等形式,但任务表达...