单从这一点来看，虽然没有主动制造神秘感，MiniMax 正伫立在聚光灯下，作为中国 AI 的新生代力量被密切关注着。
（FreeBuf）纽约时报禁止把新闻报道用于AI开发美国媒体《纽约时报》（NYT）日前变更了服务条款，原则上禁止将新闻报道和图片等用于人工智能（AI）开发。多位开发人员爆料了Gemini的跨模态文本生成图像能力，及图表分析、文字或语音指令等多种功能，并称其有望为聊天机器人Bard等其他业务提供动力，从而与GPT-4的系列应用形成对垒。
目前并不清楚收购完成后，这个游戏到底还会不会继续做下去。作为波音中国总裁，柳青将负责制订和贯彻波音在中国——其最大的民用航空市场之一——的发展和合作战略。值得注意的是，有业内人士向雷峰网透露，蔚小理中有一个负责智能座舱的一线中高层人员即将要出来创业（还未离职），创业方向是将多模态大模型用于智能座舱。东阳莲尘的代理律师李凌鹏表示，他们此次在武汉起诉了约100家酒店。谷歌搜索趋势中，有关 LinkedIn 账户被盗或需要恢复的搜索词在过去几个月中暴涨了50倍。
此前，在服务公司34年后，前波音中国总裁谢利嘉女士宣布计划于2023年年内退休。这些打印机厂商的做法自然遭到了用户的强烈反对，虽然部分用户通过集体诉讼等方式维护自身权益，但厂商依然通过各种手段，阻止用户在没有墨水的情况下使用其它一体机功能。第一，快速转身，尽早理解和引领Copilot在各自领域的定义。
也就是说，所谓moment of truth是持续不断贯穿于整个早期，选择无谓大小，每一步都可能导向完全未知的前景。对于行业而言，我认为应该聚焦符合以下三个特点：痛点亦刚需、数据自生产、知识即专业。第二种是做垂类模型，结合场景去构建领域内的模型。同等条件下，对于同样的领域知识，通用模型和垂类模型在训练之后获得推理能力是相似的。
同时业界存在一种观点，认为AI发展越靠近AGI的奇点时，通用模型在能力上将产生更大规模的涌现，类似产生融会贯通的效果，以致于突破领域知识带来的边界，从而在能力上全面碾压垂类模型。广义上说，游戏也是一种陪伴，类似《头号玩家》中的场景具有强大的生命力，因此在某种程度上可以说AGI将重建元宇宙的梦想，这样或许能理解为何Meta不遗余力在LLMs开源社区进行投入。
第一，大趋势下的匹配度。这也在某个程度上折射出软件巨头们对于AI短期发展的明确预期/判断，也就是作为人类的助手来提升软件服务的质量，以实现更高的商业价值。一方面是过去互联网的发展所形成的格局导致领域知识被分割和隔离，一家实体往往无法获得跨越其边界的领域知识，比如最近一些互联网平台开始对OpenAI进行了数据获取的限制或封锁。由于Gen-AI算法原生的概率属性，垂类模型中的认知明显要比通用模型要聚焦，频谱也因此更窄。
另一方面，目前的LLMs算法在训练中需要进行越来越高强度的对齐，这意味着各种领域对齐所用的方法和内容将在更大程度上影响推理结果的呈现。从人类智能的产生角度而言，具身个体的移动能力相当重要。国内2B SaaS之所以一直无法顺利发展，是因为长期以来受到Me-too惯性思维的强烈干扰，也就是试图移植欧美成熟的SaaS模式到中国土壤上落地生根。一位大模型从业者告诉雷峰网(公众号：雷峰网)，目前国内做大模型的公司已经有138家左右，且这个数字还在持续上涨。
随着2C领域出现一系列成功火爆的应用，2B领域也会通过参考2C领域的行为校正模式找到运用AI的正确方式，由此开启广泛改变生产力的序幕。一个普遍的观点是关注核心团队在能力上是否互补。
在张斯成看来，只有中国在大模型方面是热火朝天的状态，硅谷创业圈更关注如何应用大模型，改变日常生活和工作。雷峰网：分析一个大模型项目是否有未来，具体有哪些维度?张斯成：这个问题不容易回答，因为站在不同的立场会有不同的角度，比如投资人和创业者，前不久朱啸虎和傅盛的朋友圈争鸣也投射出了这点。
因为Gen-AI最直接影响的就是内容领域的形态，而内容消费又是人类社群在注意力经济范式驱动下越来越重要的活动。大模型在国内的火热程度早已不言喻，但由于其不是本土化的概念，所以在大部分人追捧的同时，也有人在质疑，甚至有人给大模型扣上了抄袭、套壳、画皮的帽子。大模型公司的三大特质：满级信任、主动式透明、打不死的逆商雷峰网：最近您接触了哪些做大模型的公司和人?张斯成：在六个月之前，我和很多人一样，决定要投身这次人类历史上最具有变革性的创业浪潮中，也可能是人类文明的最后一场无限游戏。雷峰网：那To C和 ToB的重点有什么不同吗？张斯成：对于国内的Gen-AI的创业者，我曾经有过如下建议。做垂类模型+应用有不小的机会，但是要选择合适的赛道切入，比如长期被平台巨头忽视的领域、天然壁垒较高的领域、或是团队本身拥有较强资源的领域。还有一个比较有前景的方向，就是开发技术类的基础工具，为大模型相关的创业者提供某些技术服务，用于提高技术层面的效率、能力、或精度，这个和当年淘金热时卖铲子的道理如出一辙。
一方面，对创新的认知，大多数国人还是偏重于技术层面，技术含量成为了一个默认的标准。雷峰网：其实创业公司想要在这个阶段做好，还是有难度的？张斯成：对创业公司而言，机会在于全域灵活度和局域专业度。
随后国内迎来了大模型密集发布月，阿里云的通义千问、商汤的日日新、昆仑万维 的天工3.5以及知乎的知海图AI等陆续亮相。过去由于工作的关系，我和投资圈的大多数机构都有联系，这次也和不少优秀的投资人进行过深度交流。
更不用提国与国之间，企业与企业之间对于私有数据流转和交易进行严格限制。而国内对创新的认知更偏重技术层面，再就是当GPT霸版时，国内呼声最高的是我们自己的大模型在哪，再加上OpenAI的限制，地缘政治之间博弈再次推高了国内对大模型本身的热情。
在开源社区提供的大模型基础上，不少开发者也针对一些领域进行了训练和微调，得到了所需的成本信息。雷峰网：行业大模型在未来是不是伪命题?就像当年垂直电商，必定会被通用电商公司打败。但有一点是几乎确定的，AI将改变人类社会的基础结构，因为它将彻底颠覆人类之所以成为地球主宰文明的前提：智能的唯一性。分析的结果不是强化取而是强化舍。
作者丨何思思编辑丨林觉民如果单指Gen-AI（生成式AI）的创业热潮，中美两地都在共享盛宴。所以，对于云计算平台而言，Gen-AI相当于提供了一种新的能力，即大模型所产生的无尽推理能力。
与此同时，其他大厂或反思或等待或观察，都没有仓促上马推出自己的大模型，反而是积极寻找差异化的定位，比如Apple一直是在冷眼观察找时机再切入。因此，必须要有坚定沉稳的信念，必须要以行动来捍卫自己的选择，也必须学习杀伐果断，舍中有取，先舍后取。
迄今为止有三个行业非常符合这个画像：教育培训、健康医疗、金融理财，也分别对应了人类个体的三个主流诉求：成长、寿命、财富。这些可能都在暗示，AGI无法完全依靠LLMs来实现奇点的突破。
雷峰网：他们哪些共同特质是您比较喜欢的，或者说你认为什么样的人在这方面会有成就?张斯成：对于团队的特质，首先是满级信任。合伙人/联合创始人团队中，必须存在稳定持久的信任三角，这是获得成功最关键的必要条件。当然，还有一些比较有特色的细分领域，也是值得关注或押注的，比如招聘、婚恋、法律等等，具体以后有机会再展开说说。其中既有国内的团队，也有国际化的组合，不过主要还是华人，毕竟我大部分的工作经历还是在华人世界中。
人类点亮科技树的次序并不是随机的，其中需要大量、广泛、持续的运用和传播才能奠定某项技术的里程碑。在目前的现实环境中，这种情况并不大可能出现。
为了达到这个目标，一个可行的方法是采取类似第一性原理的方法进行解构，这样有助于真实触摸到每个赛道的主脉络，并沿着这个脉络设计和决定适合自己的竞争策略。也就是说，由于技术对生活应用场景的改变教育了个体对于新技术的认知，进而传导和激励个体在生产应用场景中对新技术的运用。
雷峰网：AI-native怎么理解？具体表现是什么？张斯成：其实可以回顾过去十年2B领域的互联网化历程。然而，最终的结果，都将走到AI+阶段。
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