今天听了三个小时的AI大模型讲座，有几个感受

大模型作为基础设施，为国之重器，已经超越了个人或者企业的能力范围，对大模型的争夺已经事关中国近20年的国运。中国必须采取一切手段去争夺算力、数据和人才，趁现在还没落后太远。
大模型做的好坏与否取决于高质量数据，中文资料少，质量差，应该在可遇见的未来无法超越外国的大模型。能做的只有在外国语料库上进行训练。
大模型是可以解释的，包括为什么这个模型性能好，为啥那个性能差，但是这个解释性质是实验的，实验发现了这个差的比不差的区别在那。但是大模型的所谓的理论，基本上都是边际性质的改进，这类边际改进可以基于传统的方法，数学之类也很重要，但无法从整体上进行模型的改进。大模型基本上是实验驱动的学科，理论有用但用处不大。
如果继续加大大模型规模，算力更强，那么大模型性能更好。但是数据上如果不能改进的话，那么小一些的模型达到的效果也不会差。
阻碍大模型在某一方面的能力欠缺，完全是因为这方面的数据欠缺，比如说推理能力差，因为缺乏高质量的推理数据集。只要存在数据集，那么提高推理能力没有任何阻碍。大模型的泛化在存在数据的情况下也不存在任何问题。
一些奇怪的bug，比如说9.11与9.8哪个大，把一句话倒着念一遍，这种实现不了，可能和大模型基本的设计相关，比如说在转换为token的过程中存在问题。这些都是最底层的东西，可能牵扯到大模型的能力边界问题，这些问题的解决具有重要意义。
依据大模型的情况下，可以只需要几千个样本就可以让大模型实现模仿学习包括序贯的决策。这可能和大模型内涵的丰富的人类社会知识有关。而对于人类知识匮乏的领域，比如说某个封闭系统的最优化，这种强化学习应该才是最优解。
AI的智能体具有重大的实用意义。原因在于在大模型的加持下，针对特定任务的强化，基本上可以完成人类大多数领域的工作。大模型通用的统筹能力如CPU，而各个特殊优化过的智能体如GPU将充当具体任务的执行者。这是当下个人和企业的创业者的必争之地。

AI时代的职场新潮流

听说AI要来抢工作了？别担心，新岗位可比旧岗位有趣多了！想象一下，你从搬砖工升级成了机器人操作员，从算盘小能手变成了大数据分析师，这不是美滋滋吗？所以，社会生产效率提升了，我们也能更轻松地工作。不过，想成为AI界的佼佼者？那就得赶紧学起来，不然就会被同行们甩得连AI的尾巴都摸不着了！

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