百度小说网,高淳seo外包公司,做淘宝优惠券网站要多少钱,做网站的需要花多少钱这两天#xff0c;AI圈都处在一种莫名的震撼感当中。 北京时间 11月7日#xff0c;OpenAI 举办了首次DevDay开发者日活动。活动现场发布了非常多内容#xff0c;其中有一些按部就班的#xff0c;比如技术上更新了最新版本的GPT-4 Turbo。也有一些让从业者目瞪口呆#xff… 这两天AI圈都处在一种莫名的震撼感当中。 北京时间 11月7日OpenAI 举办了首次DevDay开发者日活动。活动现场发布了非常多内容其中有一些按部就班的比如技术上更新了最新版本的GPT-4 Turbo。也有一些让从业者目瞪口呆不知道从何聊起的比如能够让用户仅用几句话就生成独立应用的GPTs以及配套推出的GPT Store。 出人意料的地方在于OpenAI这些动作完全是非技术的。你可以说这是一种应用模式一种开发工具或者一种编程语言反正它跟我们经常在AI发布会上看到的模型能力升级一点关系都没有。 这种感觉就是我们明明都跟着你往北跑甚至跑出了“百模大战”的气势结果一觉醒来你宣布向西拐了于是结结实实让AI行业闪了一下腰。 那可能有朋友说了这不是正好吗反正国内大模型这么卷OpenAI给出了新方向我们继续跟着跑就是了。 然而现实情况是OpenAI的一系列新动作完全建立在一套新的游戏规则体系上。这种能力是绝大多数AI算法公司并不具备的。 提起iPhone我们会说它不一定是技术最强、生态最强但肯定是产品最强。OpenAI在做的其实就是基于一套全新的“GPT游戏规则”来实现大模型的产品化。 我们认为这对于今天“百模大战”的绝大多数参与者来说都是坏事但对于中国AI的长期发展来说却是好事。 OpenAI在做的 是将“新规则”产品化 我们首先还是来回顾一下OpenAI的开发者日到底是如何又一次带来行业震撼的。 本次活动OpenAI首先是对GPT-4进行了一定升级比如此次GPT-4 Turbo更新了长度达到128k的上下文窗口是此前GPT-4的四倍。与此同时也进行了其他一些关于AIGC压缩成本提高效率方面的升级。而在开发者赋能方面OpenAI带来了Assistants API等新升级从而帮助开发者在自身应用中构筑Agent体验。 真正引人注目的是可以快速构建自定义AI应用的GPTs。 这一平台可以支持用户通过提需求的方式仅仅用几句话就生成一个独立的GPT应用也就是GPTs。在现场演示中OpenAI创始人奥特曼使用GPTs定制了一个商业建议类的应用 首先他向GPT提出自己的诉求是构建一个创业公司的帮手可以为公司创始人提供相应的商业建议。 第二步GPT Builder输出了初步的GPTs并询问是否需要进行更多信息输入有哪些重点强调的内容和需要避免的问题。 第三步GPT Builder会询问应用是否联网是否应该具备以文生图能力、代码生成能力等GPT的基础能力以及是否需要加入专业数据进行精调。 经过这三轮与GPT Builder的对话之后一个GPTs就生成完毕。换句话说在这个应用开发过程中人类没有贡献任何的代码能力、逻辑能力、设计能力只提供了一个idea最多再加上少量行业数据。 GPTs发布之后很快众多开发者都把它玩出花不难由此看出其潜力广泛。当然我们可以说这种开发模式有很多问题比如其能力上限就是当前版本GPT的上限它应用到的能力也仅仅是目前GPT具有的能力极大收窄了应用开发边界。但不可否认的是GPTs颠覆了有史以来的应用历程。开发者不再需要软硬件成本、开发工具、开源软件集甚至可以不懂代码不耗费时间。就像iPhone之前用户从不会距离订制化软件这么近而GPTs之前可能也不会有开发者距离订制化软件这么近。这种模式确立之后GPT本身的技术升级会通过GPTs得到快速释放。 当创建应用像拍短视频一样简单一系列产业洗牌与商业模式兴起已经可以预见而为了配合这种极简开发模式OpenAI也将打造类似应用市场的GPT Store。 过去我们说智能手机本身就是产品同时还是更多软件类产品诞生的基础。如今OpenAI在做的事情也是一样它让ChatGPT本身成为不断迭代的超级产品同时也将其能力外放打造新的软件基础设施。 在由大模型定义的全新技术规则下GPT的产品化脱离了以往所有软件的范式走出了一条新路。 这条路上未来可能会出现这样一幕一个不会编程的孩子仅用几句话就完成了一家企业耗费巨大人力物力打造的应用。那么大公司里的员工要做什么呢他们为什么不提前利用新规则呢 这些问题其实在ChatGPT开始兴起时就被提了触雷而OpenAI在做的就是通过将大模型的新游戏规则产品化来让这些问题更加真实可感。 大战中的“百模” 能否跟上GPT 让我们把OpenAI的故事先放一放他们的野心显然还在发酵按照这个节奏几个月之内应该还会有更炸裂的发布。 这时候要来看看中国与全球同步上演的“百模大战”到今年10月国内已经涌现出了超过130个大模型。大模型开源、大模型进入垂直行业以及基于大模型打造的新应用模式等一系列产业端口都非常火爆。 这种繁荣经常会给我们某种错觉有了130个大模型好像就是拥有了130家OpenAI。 事实绝非如此在这些大模型当中能做到“对外开放”“对话流畅自然”“能够提供有效内容反馈”这几点的大语言模型已经寥寥无几。 大模型企业更多动作还集中在提升参数、刷新榜单、开源等传统意义上的AI算法层面既无法大规模应用也无法实现商业闭环。那么问题来了在OpenAI转向大模型产品化的新阶段里百模大战的参数选手们能在未来跟进吗 恐怕对于多数大模型来说答案是比较悲观的其原因有三点 1.大模型泛化能力的缺失。预训练大模型技术最大的亮点就是其泛化应用能力这是“智能涌现”现象的来源也是OpenAI可以实现无代码开发、软件能力订制的来源。然而恰恰也就是这种难以准确量化的泛化能力是众多大模型最为缺失的能力。“一看数值是高知一上应用是弱智”目前是困扰大模型产业的最大问题。在技术上绝大多数大模型还不具备拥抱“新规则”的基础。 2.产品化能力的缺失。目前大多数大模型玩家都是大模型风口下的创业团队以及院校搭建的科研类大模型。换言之这些团队普遍呈现技术能力比较强但压根没考虑过产品能力的问题。未来想要从头复刻OpenAI的大模型产品化体系是一件极其艰难的工作。 3.生态成本与窗口的缺失。从头打造大模型相对容易但要从头类似OpenAI的开发者生态却很难。这一方面是需要持续且巨大的成本投入另一方面需要抢占开发者聚合的机遇窗口。这两点目前还在“百模大战”同质化竞争中的企业很难实现。 所以从这些角度看OpenAI这一个急转弯确实会将全球大多数梦想成为其对手的公司甩出路外。其实就创业土壤来看今天的大模型初创企业面临的挑战比几年前的机器视觉公司更大。当时机器视觉公司还有安防等庞大蓝海市场作为支撑但现在大模型公司是外有OpenAI遥遥领先内有互联网与AI巨头强敌环伺。在打榜和对参数之外大模型的出路何在已经是一道眼前的必答题。 中国大模型的出路 是打造“新超级入口” 那么OpenAI的大拐弯真的会让中国AI产业看不见未来吗答案当然不是这样甚至刚好相反。 在目前阶段GPT确实保持着极高的技术、产品、生态进化速度。中国AI行业更多处在模仿、跟随同时渐渐积累自身优势的阶段。但客观来看大模型带来了全新的智能化游戏规则同时这个规则未来高度依赖产品能力、应用能力这件事对中国AI行业是极为有利的。 首先客观来看GPT是进不来的。无论如何评价这一点这都会给中国大模型造成可观的空间。这个阶段OpenAI还会源源不断的提供参考范本完成从0到1的工作这就将给中国AI产业造成既有参考又有空间的机会窗口。 其次中国互联网行业、手机行业等领域积累了庞大的产品设计、应用开发基础。这些基础能力除了少数科技巨头之外更多时候还没有与大模型接驳。实事求是地说基础模型并不需要太多。最终“百模大战”会有超过90%的选手仅仅成为时代的痕迹但基础模型与基础平台之上的应用可以很多甚至可能出现一个应用开创一个行业的情况。而这些都是中国互联网与软件行业所擅长的。 对于中国AI以及行业的从业者、开发者来说应该看到只有将大模型基础技术与中国的产品能力、商业能力、规模化市场结合在一起才有未来。中国大模型的真正出路是基于大模型的新游戏规则打造出类似微信、支付宝、抖音的超级入口。 否则的话中国厂商将一直挤在行业大模型的赛道里。这个赛道当然有意义但缺乏规模化营收商业逻辑难以大量复制。 真正值得期待的大模型创业潮应该发生在中国AI进一步模仿GPT完善与其对标的技术和平台能力之后。然后在这一基础上在大模型的新游戏规则下产生出融合了中国特色应用开发能力、C端市场需求的软件应用。 多重优势合流之后的超级入口成型之日才是中国大模型的指数级增长之时。 那个超级入口有很多种可能。一位帮你找信息、完成工作的数字秘书一个能够支持用户定制多媒体娱乐的平台一个可以根据用户指令来比价、比店、选品的“AI李佳奇”一个虚拟群主带大伙社交的“新QQ” 有太多可能发生在新规则确立之后发生必须稍有耐心的未来。 2022年11月30日发布ChatGPT悄无声息地发布。一年之后的今天大模型层出不穷有太多公司宣布“要当中国的OpenAI”。同样是今天OpenAI已经开启了变革转向了一个意料之外情理之中的新方向。 那么问题来了下一年我们做什么呢 或许面对OpenAI中国AI企业必须学会既要学习又不能复制。 我们压低身段去学习OpenAI。需要学习的是有能力持续推动大模型技术迭代同时具备把大模型作为一种全新数字化基础设施的思考方式。 但不能真的像OpenAI因为你用尽全力学像了这个版本人家下一步拐弯了而你撞墙上了。这就像看人家汽车起步你也起步可是你仿造的这辆车压根就没装方向盘。 对于这次的开发者日OpenAI联合创始人安德烈·卡尔帕西说“我看到了计算机中的一个新的抽象层”。 这一点或许才是最重要的。
