周鸿祎谈大模型系列产品：百模大战才是第一波浪潮，垂直大模型是『金光大道』

那么才可 OpenAI。

APP的挑源带来了科技男女平等，也降很低了大框架的企业家投票率。LLaMa 挑了这个到时河，造成了寒武纪生物大爆炸的那样的特性。

02

之前小企业很低价内都

的从之前和痛点

我现今并未习得给大家发 AK47，但可以名誉教授一些连发的新方法，也就是对于美林来时说，在大框架课题应当注意什么很低价？很低价分为简而言之和去简而言之。如果把简而言之说明为科技亿万富翁、互联网平台美国公司，那么在仍未有的的业务上，它们用 AI 换来除此以外的生产量很低价，那么这大块不就让有美林大多的从之前，除非别人动手到 60 分，你能动手到 200 分。

所以亿万富翁们，亦会把自己仍未有的小故事节，同样是 to C 的小故事节都分之二隔壁。为什么腾讯不慌不忙？因为谁动手不止一个社交摄像机人，最大的社交小故事节都是在微义统和 QQ 内都；bit跳动也不慌不忙，如果本来它有一个大框架，在每个抖音小故事节内都给你挑一个，那不用都难以。

我心里，亿万富翁一应在亦会用继父桶的设想，把自己的继父桶厂商配有上它们的大框架。浏览器又很后生，很多浏览器亦会就近适用。所以这个生产量很低价，或者叫简而言之很低价，我预应在在预见在大框架很低价内都，难以则有的变动。

我心里在 80% 去简而言之的之前小计算机网络很低价，蕴含着巨大的从之前。也就是我不久才提到的，每个中央政府中央政府机构、每个零售业、每个之前小企业或许都才可混合自己的业务适用的大框架。因为大框架就像一个发动机，这些之前小企业都体谅怎么把发动机买回来，挑在自己造的‘车上’上，和除此以外的的业务顺利完成紧密的混合。

王于永前段时间去加拿大动手了一系列调研。我这几年也一直在转型动手 to B 和倍数确保，我见到我们的调研结果是一致的，就是很多之前小企业对大框架极其神往，但是他们又有极其多的顾虑。大框架不是互联，之前小企业不就让择一取如此一来路中大框架的 API，故称用大框架在之前小计算机网络小故事节之前没人办法如此一来用。周鸿祎总结主要是所列几个特别的疑反问：

第一个痛点：现阶段的大框架是万事故称，但不是零售业故称。如果你真的用过 chatGPT，在震惊完它什么都亦会之前，你亦会见到一旦反问它一些零售业的疑反问，它就亦会时说很多技术性的正确并不一定。也就是时说，ChatGPT 对零售业说明的深还远远严重不膝。

我经常夸奖美林，‘你或许是一个聪明，但你一应在不是一个全才。’反过来，如果把自己应在义成一个故称才、全才，那么在某一个特别要就让大幅提高聪明的深，我视为也是难以的。

第二个痛点：不懂之前小企业，不懂之前小企业内部的充分。而我们每个失败的之前小企业，都看上去自己的‘小九九’，看上去自己的 know-how。比如时说 360，在倍数确保特别积累了全球最多的攻击抽取。我亦会情愿把这个作出贡献给零售业吗？我亦会情愿把它操练到公有的大框架内都吗？不或许。所以这就逐步形成了一个巨大的猜疑。即：之前小企业有独有的充分，努力能以致于训到框架内都面去，这样这个框架才能更加的混合之前小企业的的业务，但同时，之前小企业又不情愿把这些充分挑上公有尘上去。

顺道时说一下，之前国人和加拿大的很低价有非常大的不一样。在加拿大，基本上都是公有尘的天子。哪怕 IBM 入股了时是美国公司 Red Hat，但是所有权尘很低价在加拿大还是不成气候，甚至加拿大的很多伊玛克中央政府间谍都亦会接受和适用微软公司或者亚马孙的公有尘。

但是在之前国人，你亦会见到我们的之前小企业老板、政务中央政府机构对免费器的右边是极其在意的。所以在欧洲各国，混合尘、专有尘、所有权尘的很低价，从之前要比加拿大要大很多。

第三，存有数据资料确保隐患。三星曾一度犯过这个出错，360 也给程序员挑了 ChatGPT 的微信，让他们试用一下。还真有程序员，把不久写出的代码整个上传，让 ChatGPT 给他看一下有并未 bug，这是不被受限制的。

第四，大框架无法必才可作用于的具体内容全然可义统，或者时说大框架能造成充分导糊、制造充分恐惧。我心里这是既是特点也是在关键技术上。

对于一个帮手助别人写出剧本、写出小时说的大框架来时说，能编不止‘林黛玉三打白骨精’、‘贾宝玉倒拔垂杨柳’的小故事，可以看成创意的展现。因为在这个不止现之前，21世纪上所有的昆虫只有生命亦会瞎编，我们每个美林都要物理研读亦会描绘不存有的事来激励自己的设计团队，这是造成精神和智力的典范。大框架有了这种习得，让我们见到它有从之前造成只不过的计算机系统。

但疑反问是，在之前小企业内都面，如果这种不可义统和之前小企业的的业务系统对融合在四人，就或许造成英雄人物的结果。举个都是，如果有人要动手一个之前医大框架，正要把本草纲目、黄帝内经全部都灌偷偷地了。但是它给你挑了一方侄，敢不敢照方抓药呢？怎么化时解具体内容不可义统的疑反问，我心里是一个极其大的三脚战。

恐惧疑反问是一个大框架的普遍疑反问，谁能化时解恐惧疑反问，相当于摘下了‘皇冠上的明珠’。

现阶段见到有人在用矢量元数据资料化时解，其他的化时解方案还都有适用之前小企业全文检索，之前小企业结构上元数据资料，但即使这样，你亦会见到它依然不必全部化时解这一疑反问，所以我们也在数据资料分析如练一个大框架，来必才可大框架的具体内容输不止。

第五，大框架的框架操练和布署，那时候的普故称之前小企业无法承担。传时说 OpenAI 操练一次 GPT-4，才可 2000 万美元的成本。之前国人什么样的买回来家能承受这样的价格？所以，如果不把大框架玛下神位，让它像 PC 一样更加简单好用、成本很低廉，之前小企业是难以接受的。就算有一些之前小企业和基本单位现阶段相比之下大框架，它也雇不起操练大框架的人——那时候操练大框架的人比大框架还要贵。

之前一个疑反问，无法必才可大框架的不动产。我们的之前小企业和中央政府，对不动产都极其在意，因为大框架一旦把之前小企业的核心充分训偷偷地了，它的确保性、效用就无比极为重要。把之前石化时的数据资料丢掉，然后去给之前石油免费，或者把协和养老院的数据资料丢掉，去给 301 养老院免费是不现实的。to B 和 to C 的很低价全然不一样。

另外，我们要考虑发达国家对大框架的政策法规对企业家的影响。我心里发达国家大战略是金融业高分辨率时。互联网之前小企业要甘当配角，再一而为，把高分辨率时习得和大框架习得赋能传统之前小企业，同样是制造业，帮手助他们实现高分辨率时、计算机系统化时。

网义统办早先公布了一个《作用于结构设计计算机免费管理文书工作暂行办法》，它明确了如果你是为之前小企业、零售业缺少生产力的辅助工具免费，高分辨率时转型的赋能免费，用大框架给之前国人的金融业高分辨率时动手赋能，发达国家是背书的，这对我们很多动手 to B、To G 的美林来时说是一个极其好的假消息。

在我和自恋公园王于永争辩的时候，我们谈到亦会不就让有零售业大框架的从之前。对这个疑反问，我那时候还位处理性之之前，我心里零售业大框架或许是一个恐惧。不就让不止现公有免费的零售业大框架，但很多之前小企业仍然亦会动手所有权的零售业大框架。

可以就让象一下，我是一家养老院，我有无数的病例充分动手操练，操练结束后我亦会一应在拿这个医疗大框架增进我的零售业恶性竞争力，但我不就让把它挑挑不止去提供者给其他养老院，所以动手公有的零售业大框架的从之前是不是存有？我们打一个反问号，这也是有一点各位美林去理性的疑反问。

03

美林的从之前：

直线大框架的三大正向

所以从前面这些，我们推不止一个结论，那时候美林应当动手什么？动手直线大框架。

我们时说是企业家新方，企业家设计团队要算力没人算力，要钱也不以致于多，要人才也不以致于厚。跟这些亿万富翁恶性竞争远比，你唯一的从之前是把你所有的资源聚焦在一根针上，才能逐步形成极其大的压强。

直线大框架，是美林的新口岸。

我视为在这个示意图，有六个直线的态势：零售业直线化时、之前小企业直线化时、管理研读直线化时、小型直线化时、分布结构设计直线化时、专有直线化时。

第一个是零售业直线化时，即在故称用大框架的典范之上，动手零售业数据资料的操练。这就像你把一个在校研读生操练成数据资料分析生或者博士生。我在在不久考进博士生，博士生都是在同样专、同样直线的课题内都培养，要这样才能在某个课题有所突破。

第二个是之前小企业直线化时。动手大框架一应在要跟某个之前小企业的关键技术随心所欲、的产品的充分管理文书工作紧密地融合在四人。

第三个，也是极其极为重要的，是管理研读直线化时。在之前小企业内都面，我心里从操练的难度来时说，最出色是用一个框架化时解一类疑反问。

ChatGPT 给了大家一个恐惧，心里应当用一个框架化时解所有的疑反问，实质上如果大家操练过大框架就亦会发觉，它跟人极其像，亦会不止现研读物理研读多了，高等数研读习得就看上去下降的疑反问。

大家对 GPT-4 为什么这么强有一个臆测，时说是它不是一个大框架，而是由 8 个管理研读框架共同背书的，一个框架解高等数研读，一个框架解脚本母语，一个框架应在确保，我视为这种臆测是有效的。

事实上，在之前小企业同样义统息化时管理文书工作上，到现今也并未一个统一的的业务系统对。HR 有 HR 的管理文书工作系统对，管理文书工作买回来家有 CRM 管理文书工作系统对，管理文书工作生产有 ERP 管理文书工作系统对，不就让用一个的业务系统对去动手。

如果我们把大框架看很低一点，它就是之前小企业的业务系统对的计算机系统化时的升级。那么之前小企业的业务系统对那时候分成很多直线的其余部分，那么大框架也应当动手到管理研读直线。

第四是小型直线化时。那时候的态势，GPT-5 号称据时说要往 100 万亿的表达结构设计动手，那才可摄像机超级软体顺利完成背书，据时说英伟达一年的显卡粮食供应它用都不以致于，这个肯应在不是我们美林该走的道路。

那么那时候还有一个态势，是 LLaMa 的多样性内都有一家美国公司最初数据资料分析怎么往边缘仪器上布署 LLaMa，框架导组化时其实是 OpenAI 这种方结构设计的逆向可用。导组化时之前虽然习得亦会降很低，但是我给之前小企业动手一个大框架，最初化时解之前小企业文书写出作的疑反问，才可亦会唱歌吗？才可亦会解奥数题吗？事实上奥数题也就是这些欧洲各国的大框架，用来互相攻击取胜的一种次测试案例，在生活之前适用的都极其少，在之前小企业很低价内都，适用的小故事节即使如此极其少。

王于小川的鼎新计算机系统和 LLaMa 都动手了 7B（70 亿表达结构设计）的框架，还动手了 13B（130 亿表达结构设计）的框架，它为什么要动手这样的表达结构设计？因为小框架无论是操练、布署还是仿真，成本都同样很低。或许，比如时说你用至少 80 张 A100（英伟达 GPU 厂商）能以致于仿真一个百亿的框架，这对很多之前小企业的来时说是成本就极其很低。

第五个是分布结构设计直线化时，就是本来在之前小企业内都面尘管边侧混合布署，既可以在尘侧也可以在终侧上布署。

第六个是专有直线化时，或者叫所有权直线化时，所有权化时的布署必才可确保借助于。

所以在之前小企业内都面动手大框架，我们要忘记 ChatGPT 这个榜样。ChatGPT 在 C 侧适用，从奥数到物理，从天象到地缘，从医疗到法律，无所不必。

你的最大限度如果是打造一个聪明，那我心里这个三脚战亦会极其难，但是我们在之前小企业内都，故称常雇差不多也雇不起聪明，罕见的新方法是用管培生——接受故称识初等教育的卓越在校研读生，根据美国公司的业务顺利完成最初的培养。所以之前小企业内都面比如说才可 GPT4 这样的全才、故称才或者聪明，而是才可有直线课题充分和习得的人才，这就是我们直线框架要干的事。

我还有一个论者，我心里美林那时候就能立即行动计划书起来，我们不才可等到大框架无所不必，等到它超越了 GPT-4 的习得之前才挑始动手。只要就让清楚了厂商广泛应用的小故事节，那时候就能动手。因为我们界应在的这个之前小制度化时、零售业化时、直线化时、管理研读化时的一个很低价，现今你只要大幅提高 GPT-4 的 70 分或者 80 分，我视为就以致于用了，所以对美林的要求也降很低了很多。

之前谁能失败，我心里就看谁能到时寻告诉他小故事节，较快行动计划书，first move，just do it。

04

企业家实战：

用最成熟的习得

寻告诉他小切口，化时解浏览器痛点

之前简单交友一些我们关于如何让大框架在之前小企业去上到的实战的期待。

第一个，虽然大框架无所不必，我同意大家精心的把大框架的习得尽力动手一个筛择一，把它最故称用的、最成熟的习得到时拿不止来。

你像那时候有很多人很痴迷于数据资料分析 agent 方结构设计，就是授命方结构设计，但是这是欧洲各国外同样义统息化时的数据资料分析。用大框架来动手都市计划书，为什么干着干不下去了？都市计划书不平稳，有时亦会遭遇死循环，而且让大框架动手都市计划书，依靠资源还有很多确保疑反问。

我心里大框架最常以的功用只有两个：一个是充分论辩，一个是写出作作用于。所以我心里应当到时把大框架这两个功用寻告诉他各种侧重时的直线小故事节广泛应用。

第二个，要择一取浏览器的痛点和不久才可侧面，‘小切口、大纵深’。实质上现阶段争辩大框架跟生产的业务系统对连接起来的，我视为那时候都是浪漫主义行径，我极其的不赞同。我的同意还是到时回到会议室的小故事节。我把它分为为四个效益：上下内外。

对上，就是对主导，效益有同样义统息权衡、舆情分析。对下就是对普故称公司员工来时说，效益都有之前小企业的充分搜寻、充分管理文书工作和新公司员工指导。

对内，效益有会议室协作，会议室作用于。对外，计算机系统版主。这些现阶段的小故事节都是之前小企业买回来家比较能接受的，也是大框架比较拿手的。

第三个，这个论者亦会很有争议，一些美林努力用大框架来动手主驾驶员驱动的业务系统对。我倒是跟买回来家都这么时说是，大框架不是万能的，那么你那时候的很多的业务系统对是不必被转用的。美林千万不让阻挠从前系统对的改造之之前，遭遇其之前或许长期无法交付。

大框架要跟除此以外的系统对动手一应在的隔绝，尽量少发生 API，函数调用的联系，它们样侄很强大，但和仍未有的业务融合在四人难以交付。动手一个远比较独立发达国家的计算机的公文系统对、论辩系统对、充分管理文书工作系统对，那么它远比较不易上到，不易交付。

第四点，计算机应当作为副驾驶员。微软公司动手的厂商叫 Copilot，就让就让还是很有明白。现阶段计算机还是有一些不平稳和不确认的原因，不让让它来动手不止不可裁撤的决应在。

我举一个都是，比如我们可以最初动手一个系统对，就叫买回来家收件作用于，给买回来家写出收件。系统对可以作用于文本，可以帮手助修改浏览器的收件，但是千万不必接管浏览器的电邮。你就让忘了我的摄像机梦魇接管了我的电邮，自己就给别人发了一些义统件，也缘故吓人了。

第五点是坚持 AI JT的法则，大框架蓬勃发展要以人为本。我们动手大框架的企业家，不让给之前小企业宣讲有了这个东西就亦会裁员。

从前很多同样义统息化时系统对在上到之前，跟普故称的之前小企业的外省公司员工并未关系。

但计算机的会议室系统对的浏览器实质上是基本单位内都的很多普故称公司员工、之前层干部，当然也都有主导。如果之前层骨干和外省公司员工都鄙视你的系统对，你的系统对一应在不就让失败。这件事表面样侄是 to B 的方结构设计，之前实质上你的厂商的适用终侧是 to C 的，就此的浏览器还是之前小企业内都的同样。

第六点，也是和它相关的一个论者，因为我们才可让之前小企业内都的每同样都能适用，我们动手 to B 厂商时才可考虑厂商互动。我视为那时候有些人宣讲 LUI，也就是用自然母语作为交互介面，那时候看上去走火入魔了，我也不认同我们每同样都要变为 prompt 专家。

网上有人数据资料分析写出 prompt 写出到那个令人发常指的相对，那 prompt 你时说它是之前文吗？时说它是自然母语，它写出得又很有格结构设计化时，时说它是脚本母语序母语吗？它比程序母语还复杂。写出 prompt 对于我们的电视观众来时说或许不是难以，但是对一个之前小企业的普故称公司员工来时说，外省公司员工来时说，这个东西比搜寻还要投票率要更高一些。

所以我在内部时说是，能用程序化时解的疑反问千万不让用自然母语去化时解疑反问。不让去迷义统 LUI，我视为预见 CUI、GUI 将被选为主流。

CUI（Conversational User Interface 面对面结构设计浏览器交互介面），是常指可以把一些功用应在义成倍数人。倍数人绝不仅仅局限于现场直播之前，我们在中央政府内都面动手了一些设法，缺少倍数顾反问。当公司员工面对一个法律顾反问时，他只亦会反问跟法律相关的疑反问，更适合于管理研读的直线大框架。

GUI（Graphical User Interface）是图形化时交互介面。很多场合下，比如点餐，在图形化时介面上较快的所择一其实还是最方便的交互方结构设计。如果拿母语时说，‘我要一个籽汤肉丝，多往常籽，不让汤。’虽然摄像机能说明，但是它依然很繁琐。

大框架极佳，但大家不让走极侧，总时说要把 GUI 都消灭。本来的广泛应用，背后或许是大框架的 API，但是前侧依然亦会是各种广泛该软件的介面，这样也能更高地和之前小企业的的业务系统对融合。所以我同意北至南并行，LUI 满膝高级浏览器，CUI 满膝主导，GUI 满膝普故称公司员工。

所以之前总结一下，在我就让象内都，如果现今你都曾给一个之前小企业动手一个零售业或者直线的大框架，你不让竭力去化时解万能的疑反问，你不让竭力去化时解所有的疑反问，你也不让跟它这样一来的的业务系统对糅合地同样紧密，你就是三脚一个课题时说，我帮手你动手一个充分管理文书工作，或者充分论辩的广泛应用。

不过充分管理文书工作，大家不让狭隘地说明为却说疑反问。举个都是，有一次我听搜狐的 Robin 在台上时说是，时说他们踏入了造车上课题。我一挑始有些不解，他和我说明时说，一个巴士亦有上万种零组件，有几千种瓷。创造一个辅助工具，使大家可以及时地告诉他不止来应当用什么零组件，这本身是充分搜寻的范畴可以化时解的。你亦会见到，在很多小故事节下，表象的逻辑都是充分搜寻。

我同意大家去择一小的切口，小的小故事节。比如我获知，山东省就让推文旅大框架，让海外的人发觉山东不仅有淄博的烧烤，还有其他的旅游项目。这用充分论辩就可以化时解，充分论辩的正向或许是文旅充分，面向的是全国各地的外国游客。择一这种小的接口、小的小故事节，同样不易失败。

那时候很多甲方对于大框架依然还是一个半义统半疑的一贯，他们不是我们这零售业内都的人，他们也被无数新材料伪装成。每次不止来一个新材料都有美国公司寻告诉他他们，劝时说他们收钱动手个新材料，所以买回来家努力的是我能不必花点大钱，较快地一两个月初、两三个月初能不止一个科研成果。

如果这个科研成果不止来之前，他的买回来家，他的公司员工都能用一下，像我们第一次用 ChatGPT 一样，有一个‘哇’的感受，我视为你就获得了第一步的失败。所以这个方结构设计的检验或许比你第一次要筹钱浏览器一个亿或许正因如此。

05

抢占确保关键技术性，

迈不止大框架企业家坚实一步

之前，构建之前小计算机网络大框架，我视为应当遵循确保、良善、可义统、借助于。

确保常指的是网络确保、数据资料确保、算法确保，这也是 360 核心要化时解的正向。良善的法则，主要是具体内容确保，要注意不让让 AIGC 被选为诈骗者的辅助工具。

借助于，是如何把大框架关在老鼠内都边，必才可它更加极其 powerful（强大）的时候不就让危害生命。这边有两个法则，一个是时说总忘了让人在权衡的回路上，而不必让大框架权衡。第二个我心里动手直线大框架也是一个极佳的化时解设想。直线大框架不止错的机率比一个聪明大框架不止错的机率要很低很多。

大框架的进化时不久不久挑始，百导大战才是第一波浪潮，有了挑源之前，万‘导’乱舞都是有或许的。我心里之前小计算机网络很低价具有无限的企业家或许性，而且这个很低价不就让被独大，不就让被统一。

360 也动手了自研故称用大框架‘360 智脑’，我们努力能以致于与许多美林携手。如果你情愿动手零售业很低价，那 360 可以缺少 to B 正向很多的充分和算力。我们也情愿把很多这样一来是我们确保的买回来家交友给大家，因为每一个零售业都才可则有框架的深混合。光有 foundation model（典范框架）是不以致于的，与 B 侧混合的关键技术和充分极其极为重要。

我们现阶段的免费仍未上到了。我们和之前税集团携手动手了一个征税大框架，在特许征税师口试内都面，我们比 ChatGPT 还高 5 分。那么我们也跟黑马企业家联合动手了一个之前小企业免费大框架，帮手之前小企业写出各种评高新之前小企业的份文件，人写出份文件至少花几个月初，大框架写出份文件效能比人能以致于提升 20 倍。我们也发起了 GPT 金融业联盟。

许多美林努力时说我像 OpenAI 一样动手一个大框架，我就等着买回来 API 赚钱了。这个期待我心里对美林是难以的。还有人努力时说我动手一个大框架，我就买回来给之前小企业，之前小企业如此一来采购了去自己用。只不过动手过 to B 的人都发觉这个期待很或许。即使是 Oracle（甲骨文），在之前国人还有很多增值免费商，帮手助它能以致于和之前小企业的零售业说明，之前小企业的具体的的业务课题相混合。

所以，那时候要时说在大框架的 to B 正向能以致于逐步形成一个厂商新方，我的同意就是：深直线，重度直线。不必缘故贪心，慢慢地之前就择一取多个零售业铺挑。你可以在某一个零售业，比如时说初等教育，比如时说医疗，择一取零售业之前的一个顶尖的，有数据资料有充分的之前小企业顺利完成深携手，我心里这或许是大框架企业家最坚实的第一步。

忘了大家。

中学教师：刘万内都 SF014

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