{"ObjectType":101,"Sequence":2520,"PreHash":"FBBD813E1DC7817964E9EEDDD59E53DC","Content":"\r\n\r\n# 在这条新赛道上，中国完全不必妄自菲薄\r\n\r\n京平 [ 长安街知事 ](javascript:void\\(0\\);)\r\n\r\n__ _ _ _ _\r\n\r\n[\r\n\r\n](https://mobile.bjd.com.cn/#/?uuid=5b16573ae4b02a9fe2d558fb)\r\n\r\n近日，美国斯坦福大学AI团队主导的Llama3-V开源模型被证实套壳抄袭国内清华大学与面壁智能的开源模型“小钢炮”MiniCPM-Llama3-V\r\n2.5。斯坦福团队的两位作者就这一学术不端行为正式道歉，并撤下了模型。\r\n\r\n \r\n\r\n\r\n\r\n \r\n\r\n短短几天内，这场风波尘埃落定，与中国团队给出的证据之确凿不无关系。上个月底，斯坦福团队在网络上宣传只需500美元就可训练出一个超越GPT-4V的SOTA多模态大模型。但很快就有人发现，该团队的Llama3-V模型使用的模型结构和代码与国内团队发布的MiniCPM-\r\nLlama3-V2.5极为相似。\r\n\r\n \r\n\r\n紧接着，国内团队发现，Llama3-V可以识别出“清华简”战国古文字，“不仅对得一模一样、连错得都一模一样”。而这一古文字数据为研究团队花费数月从“清华简”上逐字扫描并人工标注得来，并未对外公开。“实锤”之下，斯坦福团队的抄袭也就无从分辩了。\r\n\r\n \r\n\r\n诚如专家所言，尽管这次以一种令人遗憾的方式揭示了中国AI研发的较高水平，但也说明，现如今中国创业公司的大模型产品开始受到国际的广泛关注与认可。人工智能为千行万业的跨越式发展带来机遇，中国同样在追赶这一风口。截至去年底，中国有至少130家公司研究大模型产品，其中100亿级参数规模以上的大模型超过10个，10亿级参数规模以上的大模型已近80个，大模型数量位居世界第一梯队。\r\n\r\n \r\n\r\n对于中美在大模型领域的差距，有业内人士表示，一年前，中国大模型与OpenAI、Google启动大模型研发的时间点比起来，有7到10年的差距；但如今，中美之间的差距约为6个月。曾几何时，一提及美国科技创新，很多人都是仰望心态。而新赛道上的表现证明，我们正在将差距不断缩小，完全不必妄自菲薄。\r\n\r\n \r\n\r\n从长远来看，如今的大模型已从原来的纯语言模态逐步走向多模态的探索。相关研究正处于起步阶段，技术成熟度还不高，这为中国的发展提供了新的契机。就短板来说，我国在人工智能算力、算法上尚存一定差距。从加快全国一体化算力网建设，到构建算力产业链，再到加强行业算力建设布局，需要相关部门加速推进。\r\n\r\n \r\n\r\n另一方面，我们占据了应用场景、人口规模和产业集群等优势，为人工智能技术的应用提供了广阔的场景和超大规模内需市场。在应用实践中锤炼、迭代和改进的技术，反过来又会促进应用更加深化，从而形成技术进步与应用推广相互推进的良性循环。我们要充分发挥自身制度优势，保持独立自主的精气神，更加自信地勇闯“无人区”，更加主动地拥抱世界，在部分技术不占先发优势的情况下，加快脚步、站稳脚跟。\r\n\r\n \r\n\r\n“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”我们既要“紧张”起来，以时不我待的紧迫感去抢抓机遇，保持第一梯队的位置；也要“放松”下来，以更加自信的姿态，有条不紊、踏踏实实地走好自己的路。时间，永远不会辜负智慧与汗水。\r\n\r\n \r\n\r\n撰文： 夏天\r\n\r\n \r\n\r\n[\r\n\r\n](https://appcdlztf171320.h5.xiaoeknow.com/p/decorate/page/eyJpZCI6IjQ2MDkyNDYifQ)\r\n\r\n预览时标签不可点\r\n\r\n微信扫一扫 \r\n关注该公众号\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n****\r\n\r\n\r\n\r\n****\r\n\r\n\r\n\r\n× 分析\r\n\r\n： ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 。 视频 小程序 赞 ，轻点两下取消赞 在看 ，轻点两下取消在看\r\n分享 留言 收藏\r\n\r\n","Timestamp":1717603200000,"PublicKey":"03AB954D8F5F03DE6291FFC71B7FEC71E1FDE372566555E4C15FEA5007A11A7E20","Signature":"3044022067EDE5BF8DF95AF5D70CCB637DDB59C00E99937D914B90FA6797A9988D57FDD402200ABCEAF4079CE06A142D57A9024380B04D045F4BC89A7339458581D94BF3FDE0"}