Kaifu Lee: Model AI yang besar ialah peluang bersejarah yang tidak boleh dilepaskan

"Pada masa hadapan, saya fikir aplikasi AI2.0 yang paling revolusioner ialah AI-First." Li Kaifu, pengerusi Sinovation Ventures, berkata dalam ucapannya.

Apakah aplikasi AI-First? Ia merujuk kepada aplikasi yang tidak boleh wujud tanpa model besar.

Pada 28 Mei, Kaifu Li, Pengerusi dan Ketua Pegawai Eksekutif Sinovation Ventures dan Dekan Institut Kejuruteraan Kecerdasan Buatan Sinovation Ventures, menyampaikan ucapan bertajuk "Peluang Baharu daripada AI1.0 hingga AI2.0" di Forum Zhongguancun 2023.

Dalam ucapannya, beliau memberikan pendapatnya sendiri tentang mereka yang mempunyai keraguan tentang pembangunan model besar, termasuk nilai komersial pembangunan model besar, kesan AI2.0 terhadap ekologi aplikasi masa depan, dan prospek untuk pembangunan model besar di China.

Katanya, model besar yang tidak sempurna pun mempunyai nilai komersial berpuluh trilion dolar. Pasaran AI2.0 masa depan dijangka 10 kali ganda saiz Internet mudah alih, menampung gergasi, perusahaan kecil dan sederhana, dan syarikat pemula di tiga peringkat. Dijangkakan bahawa "kompleks inovasi" akan dibentuk di mana perusahaan gergasi, kecil, sederhana dan inovatif mikro akan membangun bersama.

Berikut ialah teks penuh ucapan Kai-fu Lee (dengan ringkasan)

Saya sangat gembira mendapat peluang ini untuk melihat AI 2.0 baru-baru ini dari perspektif institusi pelaburan kami melabur dalam bidang AI. Saya sangat teruja kerana dalam dua tahun kebelakangan ini, kemunculan AI2.0 dan model berskala besar telah membuatkan saya membaca hampir semua kertas yang berkaitan dalam tempoh lima tahun yang lalu. Pasukan pelaburan dan teknologi Sinovation Ventures juga sedang mengkaji bidang ini Atas sebab ini, mereka juga pergi ke Amerika Syarikat untuk mengetahui tentang beberapa perkembangan terkini dalam OpenAI, Google dan Microsoft.

Apa yang saya ingin perkenalkan hari ini bukanlah syarikat yang dilaburkan oleh Sinovation Ventures atau perniagaan sebenar yang lain, tetapi sebagai jawapan kepada banyak soalan terbaru tentang model besar AI2.0, saya harap saya boleh memberikan penjelasan yang agak mudah yang akan membantu kepada semua orang.

01

Nilai perniagaan model besar

Apakah AI2.0? Dari perspektif Sinovation Ventures, dari perspektif pelaburan yang menjana nilai ekonomi, peringkat pembangunan AI dibahagikan kepada AI1.0 dan 2.0. Pembelajaran mendalam berkembang menjadi AI1.0 selepas AlphaGo, dan kemudiannya digunakan secara meluas dalam pelbagai industri dan mencipta nilai.

Sejak 1989, pembangunan AI1.0 telah bermula. Walau bagaimanapun, dalam beberapa tahun kebelakangan ini, beberapa kesukaran telah dihadapi yang boleh diselesaikan oleh model besar. Apakah kesesakan yang dihadapi dalam AI1.0? Apabila tiada model besar pada masa itu, jika kami ingin menggunakan AI dalam medan, kami perlu mengumpul, membersihkan dan melabel data dalam medan itu, dan kemudian menggunakannya untuk melaraskan model itu sangat mahal.

Bagi syarikat besar seperti Douyin, Alibaba atau Baidu, tidak ada masalah mereka mengumpul terlalu banyak data dan terdapat banyak peluang untuk membuat wang, tetapi jika anda adalah sebuah bank, Syarikat insurans atau kilang, maka akan ada masalah besar. dalam melaksanakan aplikasi AI, dan kosnya tidak dapat ditanggung.

Kelebihan model besar ialah ia boleh dilatih sepenuhnya sekali dan kemudian digunakan melalui pembelajaran pemindahan atau penalaan halus. Dalam era AI 1.0, setiap aplikasi adalah pulau Namun, dengan kemunculan model besar, data besar-besaran boleh digunakan untuk melatih model besar asas pada satu masa, dan kemudian model ini boleh digunakan untuk menyesuaikan aplikasi yang diperlukan. , sekali gus mengurangkan kos banyak. Sebagai contoh, produk pembesar suara seperti "Xiao Ai" mungkin keliru apabila mereka keluar dari bidang yang "Xiao Ai" faham Anda akan mendapati bahawa pembesar suara pintar itu sebenarnya tidak boleh melakukan beberapa perkara seperti bermain muzik. , perkara mudah seperti menyemak cuaca, dan terdapat banyak perkara yang tidak boleh dilakukan. Tetapi apabila anda memasukkan sesuatu seperti ChatGPT, rizab pengetahuannya diaktifkan Selagi anda melaraskan mod perbualannya, ia boleh menjadi robot perbualan yang sangat baik.

Model berskala besar yang sangat sempurna mempunyai nilai komersial yang besar, malah boleh mencapai skala trilion. Ia bergantung kepada bagaimana manusia bekerjasama dengannya, yang dipanggil Human in the loop.

Wartawan menggunakan AI untuk membantu mereka menulis, atau peguam menggunakan AI untuk membantu mereka dengan litigasi Akhirnya, selagi manusia masih bertanggungjawab untuk artikel atau litigasi, dan AI hanya melakukan penulisan awal, tidak akan ada. masalah. Memandangkan orang ramai telah mengetahui bahawa kecerdasan buatan juga boleh melakukan kesilapan, kami hanya membenarkannya untuk menyediakan draf manuskrip pada mulanya dan bukannya memberi perkhidmatan terus kepada pengguna untuk melindungi pengguna daripada dicederakan oleh maklumat yang salah.

AI memberikan permainan sepenuhnya kepada kelebihan pangkalan datanya yang besar Contohnya, ia boleh menulis ringkasan baharu berdasarkan membaca 1,000 artikel, dan menulis ringkasan berdasarkan membaca 10,000 saman sejarah yang lalu atau peguam boleh mendapatkan maklumat yang berguna dan membenarkan orang ramai menyemak sama ada AI telah membuat sebarang kesilapan.

Selain itu, dalam sesetengah bidang, orang sebenarnya tidak mengambil berat tentang AI membuat kesilapan. Contohnya, dalam aplikasi hiburan, adalah tidak berbahaya untuk menjadi wira dalam permainan dan mempunyai janggut yang lebih panjang atau lebih pendek, atau ia mungkin mengatakan bahawa. salah ayat tak apa, semuanya dibuat dalam permainan pula. Malah, banyak bidang aplikasi boleh bertolak ansur dengan model besar yang tidak sempurna ini Berdasarkan analisis fakta ini, AI mempunyai potensi besar dalam aplikasi produktiviti. Sudah tentu, beberapa bidang sangat kritikal dan tidak boleh bertolak ansur dengan kesilapan, seperti carian berita, laman web kerajaan, atau bidang yang berkaitan dengan perubatan dan pendidikan. Pada masa hadapan, masalah kesilapan model yang besar perlu dilakukan diselesaikan.

02

AI2.0 menulis semula ekosistem aplikasi

Kita boleh bayangkan sepenuhnya bahawa Word, PowerPoint, Excel, Photoshop dan aplikasi lain hari ini semuanya akan ditulis semula menggunakan model AI yang besar, dan selepas menulis semula, pengalaman pengguna mereka akan berubah, malah model perniagaan akan berubah. Terdapat juga beberapa kawasan di mana kos untuk membuat kesilapan tidak terlalu tinggi, seperti iklan push Jika iklan ditolak, ia tidak berbahaya. Hari ini kami telah ditolak banyak iklan secara tidak sengaja, dan iklan yang kami terima apabila kami menghidupkan TV dan laman web tidak disasarkan, tetapi AI boleh membuat iklan lebih disasarkan, walaupun kadang-kadang ia akan melakukan kesilapan.

Jadi hanya dalam kawasan di atas, saya fikir ia adalah peluang bernilai puluhan trilion dolar. Sudah tentu, kita perlu terus bekerja keras untuk mengurangkan kekerapan mengarutnya Terdapat satu set keseluruhan kaedah di sini, daripada data pra-latihan kepada penjajaran latihan, kepada pemprosesan seterusnya, serta beberapa amaran awal dan pembetulan pantas sementara. Kaedah. Gabungan ini Bersama-sama, saya percaya kita boleh melakukannya.

Produktiviti adalah peluang terbaik. AI2.0 mempunyai kira-kira tiga ekosistem Kami biasanya bercakap tentang lapisan bawah sebagai model asas. Terdapat juga lapisan tengah yang menyediakan pelbagai alat untuk mengoptimumkan model dan melaksanakan pembelajaran pemindahan untuk membantu model besar digunakan dengan lebih cekap. Lapisan tengah mempunyai dua bahagian Yang pertama adalah untuk mengembangkan ke luar dari lapisan model asas Contohnya, jika model itu sangat besar, bolehkah ia dikurangkan apabila inferens diperlukan, dan model besar boleh diubah menjadi model kecil. untuk bidang tertentu, atau isu yang baru sahaja disebut tentang mengurangkan kekerapan mengarut.

Lainnya ialah pelarasan dari lapisan aplikasi ke bawah Sebagai contoh, apabila kita ingin menulis semula Photoshop, anda boleh menyebut satu ayat dan gambar akan keluar, tetapi anda mungkin perlu pergi lebih jauh dan mengatakan saya mahu menukar. warna pelangi , atau nisbah lelaki-perempuan di dalam boleh dilaraskan Ini memerlukan pemotongan pintar model besar dan pemahaman beberapa objek. Ini sebenarnya tidak berkaitan secara langsung dengan model besar itu sendiri, tetapi tanpa fungsi ini, adalah mustahil untuk menolak Photoshop kepada seseorang yang ingin melukis gambar.

Lapisan tengah sebenarnya sangat penting apa yang kita fikirkan oleh lapisan tengah? Sebagai contoh, tujuan lapisan tengah yang disediakan oleh Windows, Android, dan Apple adalah sangat mudah - untuk meminimumkan kos pembangunan aplikasi. Hanya dengan cara ini bilangan aplikasi boleh meningkat dan mencipta kitaran mulia di mana pengguna membawa lebih banyak aplikasi.

Dalam ucapan saya sebelum ini, saya menyebut kedatangan era AI 2.0 - model aplikasi ditambah platform. Apabila teknologi platform ini dikuasai, ia akan mengubah setiap bidang. Kami dapat merasakan dengan jelas bahawa, sebagai contoh, apabila membuat permainan, penciptaan semua watak anda, termasuk latar belakang, prop, pakaian, dan juga semua kod, akhirnya akan ditulis menggunakan AI, jadi kemungkinan besar sesetengah kanak-kanak akan menggunakan dalam komuniti pada masa hadapan Tuliskan permainan yang anda ingin mainkan, dan semua orang boleh menggunakan perkataan untuk memperkenalkan permainan itu kepada satu sama lain, dan anda boleh memainkannya dalam beberapa saat.

E-dagang dan pengiklanan yang disebutkan tadi juga merupakan contoh Kita boleh menyesuaikan iklan dan gambar untuk setiap orang mengikut keperluan, kognisi, tahap pendidikan dan tabiat membeli-belah ini akan memaksimumkan. Sudah tentu, akan ada isu kawal selia di sini Bagaimana jika apa yang anda tulis adalah palsu atau menyakiti pengguna? Ini masih memerlukan penyeliaan undang-undang, tetapi saya harap semua orang dapat memahami kedua-dua contoh ini.

03

Menjadi AI-Pertama dalam era model besar

Model besar bukan sahaja akan memperbaharui kecerdasan buatan, tetapi juga membawa beberapa jurang besar seperti platform. Di antara semua aplikasi, AI-First akan menjadi aplikasi yang paling penting. Cuma jika aplikasi ini tidak mempunyai AI, ia tidak akan berfungsi. Contohnya, beberapa aplikasi Mobile-First yang kami gunakan sekarang, seperti Meituan, Didi, Douyin, dan syarikat lain, aplikasi yang mereka bangunkan adalah berdasarkan premis bahawa telefon mudah alih berada di pengguna sepanjang masa. aplikasi ini tidak boleh digunakan.

Syarikat-syarikat ini telah menggunakan sepenuhnya dan lengkap fungsi yang dibawa oleh telefon bimbit, membangunkan aplikasi baharu yang disesuaikan dengan telefon bimbit, dan memperoleh lokasi geografi kami, supaya kami boleh menggunakannya untuk melengkapkan aktiviti seperti panggilan teksi dan bawa pulang. Kemudian syarikat lain, seperti Sina, NetEase, Douban, dll., mereka juga berjaya dalam era Internet mudah alih, tetapi mereka hanya memindahkan aplikasi PC mereka, jadi mereka tidak mendapat letupan yang sama. Jika anda ingin memulakan perniagaan atau melabur dalam Internet mudah alih ketika itu, anda perlu memilih aplikasi yang mesti mudah alih Jadi jika anda ingin memulakan perniagaan dalam bidang kecerdasan buatan hari ini, anda perlu membuat aplikasi yang mempunyai untuk mempunyai kecerdasan buatan.

Dalam istilah mudah, AI-First bermaksud tanpa model besar, aplikasi menjadi tidak berguna sama sekali. Aplikasi jenis ini adalah apa yang perlu kita lakukan hari ini. Ia akan menjadi kegemaran masa depan era ini. Keseluruhan pengalaman penggunanya mungkin lebih kepada belajar berkomunikasi dengan kita dalam bahasa manusia, dan bukannya memaksa kita mempelajari bahasa komputer. .

Sudah tentu kita semua tahu bahawa masih terdapat banyak cabaran, termasuk isu seperti maklumat palsu dan perlindungan privasi. Menekankan bahawa pengukuhan penyeliaan adalah perlu, kami juga memerlukan lebih banyak teknologi untuk menyelesaikan masalah ini. Ia pasti tidak mencukupi untuk menggunakan penyeliaan atau teknologi sahaja, dan kedua-dua kaedah harus digabungkan.

Baru-baru ini, terdapat beberapa suara kontroversi dalam pasaran, seperti "Anda boleh menggunakan model sumber terbuka luar negara yang besar untuk membuat OpenAI versi Cina", "Tidak perlu membuat model besar, model kecil sudah memadai" , "Model besar mahal dan memakan masa" Orang ramai, hanya gergasi yang mempunyai tiket masuk" "Terdapat terlalu banyak syarikat permulaan model besar di China" dan sebagainya. Pada pendapat saya, sumber terbuka adalah sangat penting teknologi China pasti memerlukan sumber terbuka pada masa hadapan, kerana masih terdapat usahawan di universiti yang tidak mempunyai sumber terbuka dan sukar untuk mendapatkan kuasa untuk memulakan.

Tetapi kita mesti tidak percaya apa yang dikatakan oleh sesetengah orang di Internet Saya mengambil model sumber terbuka, seperti GPT-4, untuk melatih, dan tiba-tiba mendapati model itu sebaik GPT-4, jadi model besar. tidak mempunyai nilai, dan anda tidak perlu melakukannya Ya, ini benar-benar salah.

Kerana pertama, model sumber terbuka itu sendiri mungkin mempunyai had Apabila anda melatih model besar, ia memerlukan banyak GPU dan kosnya agak tinggi. Model sumber terbuka pada asasnya menetapkan siling model anda, dan kemudian anda melakukan pelarasan penjajaran dan kerja pembelajaran di dalamnya. Penambahbaikan yang dibawa oleh tugasan ini kepada model ditentukan oleh siling anda. Jika matlamat anda dari awal adalah siling seperti GPT-4, maka mustahil untuk membuat model lebih besar daripada itu. Kedua, ramai orang menggunakan GPT-4 untuk melatih model sumber terbuka mereka, tetapi kami benar-benar tidak dapat menjamin bahawa GPT-4 akan terus dibuka untuk digunakan pada masa hadapan. Menala halus model yang dilatih di luar negara untuk digunakan di dalam negara adalah berbahaya. Oleh kerana budaya, tabiat, undang-undang dan peraturan di dalam dan luar negara adalah berbeza, jika anda mengambil satu set model yang dilatih di Amerika Syarikat dan menyahpepijatnya di China, adakah anda fikir rangka kerja tersebut boleh menyelesaikan masalah domestik?

Jadi, saya masih percaya bahawa model besar sumber terbuka adalah perlu, sudah tentu, tidak akan ada 50 syarikat model besar pada masa hadapan. Ini akan mengecut kepada jumlah yang agak kecil, sama seperti terdapat kira-kira 10 enjin carian Amerika apabila mereka mula-mula bermula , dan kemudian melalui penggabungan dan pengambilalihan, lima atau enam syarikat yang selebihnya telah berkembang dengan sangat baik. Sebagai contoh, Google adalah yang terakhir muncul, tetapi ia telah berkembang menjadi yang pertama Jadi saya fikir akan ada syarikat yang lebih khusus, sama ada ia akan menjadi syarikat besar atau syarikat kecil kesimpulan terlalu awal.

Hari ini, terutamanya ketika kita masih mengejar dalam bidang ini, kita harus tetap menggalakkan pelbagai model pembangunan, kerana sukar untuk kita mengetahui siapa yang boleh mencapainya.

Terdapat tiga langkah dalam evolusi model besar Langkah pertama adalah model besar bersaiz sederhana. Pada masa ini, beberapa syarikat model besar di China Ia telah mencapai skala data 60 bilion dan secara kasarnya berada di peringkat kedua Walau bagaimanapun, kualiti data China tidak cukup tinggi Jika kita ingin memasuki peringkat ketiga, kedua-dua kualiti data dan skala data adalah penting; langkah ketiga ialah menjadi syarikat model besar yang terkemuka. Pada masa ini, hanya dua syarikat asing telah mencapai langkah ketiga Skala data model dan kualiti data mereka sangat baik, dan mereka juga mempunyai pembelajaran pengukuhan maklum balas manusia, yang boleh dikaitkan dengan banyak aplikasi hiliran.

Perkara yang ingin saya bincangkan ialah dari segi model Secara khususnya, saya rasa ada satu perkara dalam GPT-4 OpenAI yang semua orang tidak perasan, iaitu fungsi pengembangan modelnya dikatakan boleh menggunakan seperseribu Atau 1/10,000 kali untuk meramalkan sama ada latihan model akan berjaya.

Apabila kami melatih model besar selama sebulan, jika kami membuat kesilapan, kami akan membazirkan beribu-ribu GPU Set fungsi peningkatan skala ini mengukur kemungkinan latihan yang berjaya pada tahap tertentu dan boleh mengurangkan pembaziran. Walau bagaimanapun, pada masa ini kami tidak tahu bagaimana OpenAI mengendalikan skala ini. Kami hanya boleh cuba melakukan ini daripada beberapa kertas yang mereka keluarkan. Walaupun kami kekurangan GPU, anda masih perlu memahami cara memaksimumkan penggunaan GPU kami.

Saiz model bukan satu-satunya faktor penentu dalam pembangunan model besar, kualiti data adalah lebih penting. Dalam era AI 1.0, apabila kami melatih pelbagai model bahasa, lebih banyak data, lebih baik untuk membuat beberapa kesilapan, bagaimanapun, pengalaman yang kami peroleh daripada melatih model besar ialah kualiti dan kuantiti data adalah penting, tetapi berbanding dengan Kualiti tidak boleh dikorbankan, dan saya fikir ini memerlukan bantuan dan promosi negara.

Kualiti data Internet di Amerika Syarikat adalah lebih tinggi daripada di China Contohnya, jika keluarga saya mempunyai sebarang masalah kesihatan, saya mesti pergi ke WebMD atau Klinik Cleveland untuk mencarinya, tetapi tiada tapak web yang serupa di China. . China pada masa ini tidak mempunyai platform pengumpulan data kebajikan awam, jadi kami masih memerlukan kuasa kerajaan negara untuk mempromosikan pengumpulan data berkualiti tinggi dan merapatkan jurang dalam kualiti data dengan negara asing Jurang seterusnya antara China dan Amerika Negeri mungkin dapat dilihat dalam kualiti data ini.

04

Tinjauan AI2.0

Saya percaya bahawa aplikasi AI2.0 yang paling revolusioner pada masa hadapan ialah AI-First. Akhirnya, mereka yang menonjol adalah perintis yang berani melabur sepenuhnya dalam teknologi baharu. Pada masa lalu, manusia perlu mempelajari bahasa komputer, tetapi pada masa hadapan mungkin komputer yang mempelajari bahasa kita, yang akan menjimatkan masa kita. Kami hanya perlu memberitahu AI apa yang kami mahu lakukan dan ia akan melakukannya untuk kami. Sebagai contoh, saya boleh memberitahu pembantu pintar bahawa esok adalah hari lahir isteri saya dan saya memerlukan bunga, kek dan hadiah, dan ia akan membantu saya mendapatkan semuanya, yang menjimatkan banyak masa saya. Kami sedang merekrut pembantu untuk membantu kami dengan tugas-tugas ini untuk menjimatkan masa. Pada masa hadapan, tugasan ini boleh diselesaikan oleh pembantu AI.

Pada masa hadapan, saya juga percaya Big Model bukan sahaja akan menjadi alat sembang, tetapi perlahan-lahan akan melebihi jangkaan pengguna dan berkembang menjadi alat produktiviti pintar. Apabila hari itu akhirnya tiba, kami akan mendapati bahawa model perniagaan semasa akan berubah dan App Store tidak akan wujud lagi.

Sebagai contoh, apabila saya memberitahu AI untuk membelikan saya kek dan bunga untuk hari lahir isteri saya, ia tidak perlu pergi ke laman web e-dagang Ia boleh membuat pesanan terus dengan gudang, jadi ia akan menumbangkan perniagaan sedia ada model dan membawa lebih banyak peluang ekonomi. Aplikasi AI yang kita lihat sekarang pada dasarnya adalah dalam dunia maya, tetapi pada masa hadapan AI akan bergerak ke dunia fizikal. Kami mempunyai konsep yang dipanggil Embodied AI, yang bermaksud bahawa jika anda menggunakan video besar-besaran sebagai data latihan, robot boleh memahami keperluan anda. Jika anda memberitahunya untuk membawa beberapa kerepek kentang, ia akan tahu bahawa ia perlu membuka laci, mengambil pinggan, tuangkannya, dll. Sudah tentu, mungkin sukar untuk melihatnya memasuki aplikasi praktikal dalam tiga hingga lima seterusnya. tahun, tetapi akademik dan perindustrian Gabungan itu menjadikan semuanya kelihatan tidak terlalu dibuat-buat.

Jadi model AI yang besar ialah peluang bersejarah yang tidak boleh dilepaskan oleh China Ini adalah revolusi platform terbesar dalam sejarah Ia adalah 10 kali lebih besar daripada perubahan yang dibawa oleh tingkap dan Android. Ia akan menulis semula semua aplikasi dan membina semula kerja manusia, membolehkan orang kreatif memberi tumpuan yang lebih baik pada kerja penyelidikan, menguatkan kepintaran mereka sebanyak 10 kali ganda atau lebih, dan pada masa yang sama, banyak tugasan berulang akan diganti.

Walaupun China bermula lewat daripada Amerika Syarikat, kami masih mempunyai potensi besar untuk pembangunan disebabkan oleh pasaran aplikasi yang besar dan ketersambungan kukuh semua aspek ekonomi kami. Kerajaan China menunjukkan prestasi yang lebih baik daripada negara Barat dalam memperuntukkan sumber dan mengatur kerja, dan boleh berjaya membimbing lebih ramai orang China ke jawatan yang sesuai untuk mereka. China juga mempunyai kelebihan bakat yang besar China mempunyai sejumlah besar jurutera AI dan saintis AI Mungkin yang teratas masih di Amerika Syarikat, tetapi ramai saintis muda di China juga sangat berkuasa. Walau bagaimanapun, kami masih menghadapi cabaran Pada masa lalu, kuasa pengkomputeran kami tidak sebaik Amerika Syarikat, dan kami mempunyai kurang pengalaman dalam model besar Namun, saya percaya bahawa dengan usaha bersama kerajaan, perusahaan besar , dan syarikat pelaburan, kami tidak lama lagi akan dapat mengatasi masalah ini.

Andreessen Horowitz, sebuah institusi pelaburan Amerika yang terkenal, mempunyai ramalan untuk bidang ini: "Saiz potensi pasaran ini sukar untuk difahami - ia akan menjadi antara semua perisian dan semua usaha manusia." dijangka 10 kali ganda saiz Internet mudah alih, dan ia dijangka membentuk "kompleks inovasi" di mana perusahaan gergasi, kecil, sederhana dan inovatif mikro akan membangun bersama.

Sumber: Majalah Usahawan China

Atas ialah kandungan terperinci Kaifu Lee: Model AI yang besar ialah peluang bersejarah yang tidak boleh dilepaskan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!