談到大模型未來的演進路徑,林達華認為,當前大多數講述的是語言模型的故事,但在真實業(yè)務場景中,AI需要處理的信息遠不止于語言,而是多模態(tài)數據的融合。多模態(tài)仍然是AI發(fā)展的必然方向,未來AI將從語言模型演進為推理模型,最終發(fā)展為世界模型。具備完整決策與執(zhí)行能力的AI智能體將是下一步的關鍵方向,以更高效、更智能的方式驅動業(yè)務的發(fā)展與創(chuàng)新。
多模態(tài)模型的技術門檻較高,不僅僅是語言模型的簡單擴展。真正的多模態(tài)模型需要具備記憶能力,涉及對LLM技術架構的徹底重構。目前業(yè)內普遍討論的問題是未來1-2年內互聯網的純語料數據將被消耗殆盡,但海量的視覺數據仍然存在。商湯堅定地認為,多模態(tài)大模型是核心發(fā)展方向,設定了明確的技術目標,包括強交互能力、強推理能力和長期記憶能力。
最后,關于大模型是否能賺錢以及開源是否會顛覆閉源,林達華認為開源在近年來大模型的發(fā)展中對產業(yè)格局產生了深遠影響。開源不僅改變了全球AI和大模型的產業(yè)格局,還加速了技術的傳播和普及。真正的競爭優(yōu)勢體現在與基礎設施的深度整合和在特定行業(yè)的縱深發(fā)展。未來,大模型應用將從淺層工具轉向替代行業(yè)中高價值的核心任務。開源只是技術價值鏈中的一環(huán),而非全部。
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