周鸿祎：关于大模型，中国还有另一条路，就是把大模型做到小

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比如，Facebook可以萝卜2000万美元操练一个三维出来便，把这个三维展开开源，其他大公司在这个三维的框架底下于是又动手修改，修改运输成本比预操练运输成本要较差很多，这样就不需萝卜费高昂的运输成本再行去操练。少数公司用大规模的投入，把框架三维操练出来，然后于是又提供给其他大公司，其他大公司于是又用除此以外的算力展开修改、调动、侦探和计算，就能满足我国这两项的拓展需求。

虽然欧美在原始技术创新上还需星期去追赶，但我们人口不足、大公司众多、故事情节众多，如果大公司都操练出来自己除此以外的大三维，让大三维无处不在，这里面就则会造成了很多的技术创新机则会。

此外，我们还需同样内容安全的疑问。

大三维在ToC时很很难知道是，我们根据各种段子动手传输，推测它现今有梦境和经验模糊的疑问。这是更进一步在大公司应用中需去妥善解决的疑问。比如，当大三维给我们开药方、写法律诉状的时候，面对这类非常有条理的疑问，它就需确保经验和大公司零售业的可信度，不能无中生有和知道是。

总的来知道，那时候各个各个领域动手的大三维，其实它的算法和三维本身，并没有什么变立体化，或许的考验在于两个：一是数据库，就是对什么样的数据库展开操练；二是操练的新方法，它就像“炼丹”。

OpenAI动手了七年，脚踏了很多坑内，由于各种操练的know-how（技术出神入立体化）不断流传出来，除此以外在开源的环境保护上探索了很多操练新方法。除此以外这些新方法，国内大三维的进展更快比我预一切都是得要快。更进一步，在大三维上，我们与国外唯一的悬殊，就是算力的悬殊。

有些故事情节对大公司的影响非常大，我们可以把大三维动手小，在度角各个领域展开除此以外调动，这也是传统产业数字立体化或许相当大的机则会。

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