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📸 卢革华记者 赵军存 摄
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📸 曾华平记者 王燕渝 摄
💦 关于通用智能,我反而持相反的态度。我觉得在商业化上要去做减法,因为通用智能必须要产生一个价值。这波AI驱动的价值一定是:一个机器人,不管是什么形态,可能是轮式加机械臂,或是人形机器人,在不同场景下要去实现不同任务。就像在工厂中为什么人无法被替代,因为人能做很多不同的事情。机器人也必须能做不同的事情,他才能体现价值。否则就和上一波AI或是整个工作站一样,用一些小模型去做。机器人有更好的节拍,有高的准确率,为什么不用小模型去解决而一定要通用人工智能呢?所以,通用人工智能,以后必将朝着AGI迈进。现在我们的一些已投企业遇到过很多商业化的合作机会,但是,因为当下的技术不成熟而妄自做商业化的话,往往就会成为一个“外包公司”,自以为产生有价值的数据也是在自欺欺人。因为最后通用智能就像language model一样,需要几十亿、几百亿级的参数支持,这与我们在细分场景产生的区区万级、千万级的参数规模差了好多次方的倍数。所以说,AGI的厂商一定要选择好场景,要在商业化上做减法,要为最终的AGI做铺垫,否则产生的中间价值最后在商业化上没有价值。轮流和两个男人一起很容易染病吗