<div id="readability-page-1"><div> <article> AI 大模型的終局？中國在數據和算法上的優勢？創作類工作更容易被取代？......關於 AI 那些你關心的問題 <div><div>4.3 AI 14 問：大模型的終局是什麼？如何做好職業選擇？
加入劉志毅「AI 時代的科技新範式」

<h2>本期內容</h2>
大家好，歡迎來到見聞大師課《AI 時代的科技新範式》，我是劉志毅。
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問題1：現在國內已經發布了很多大模型，哪個大模型是最有可能成功的？文心一言經過一兩個多月的迭代能達到什麼樣的水平？
問題 2：AI 大模型的終局是什麼？
問題 3：原有的科技巨頭更容易成功嗎？
問題 4：在數據和算法上，我國與美國相比有沒有優勢？
問題 5：未來人工智能會不會掌握攝像頭？
問題 6：蘋果想造車，特斯拉想造手機，這基於什麼邏輯？
問題 7：從內容的角度來説，現在的 AIGC 跟人類的創作有沒有本質上的不同？或者説現在的 AIGC 創作算不算真正的有原創性？
問題 8：所以能不能説創作類工作更容易被取代？
問題 9：有一個通用的大模型，再在各種垂類中做各自的方案，假設方案已經做出來了，之後各種參數、指標大概有一個版本了，這時候想把上面的大模型換掉，這會是一個很大的工程，可能要重新走一遍調參流程，是一個相對比較容易沒有耐心的事情。
問題 10：如果國內都是基於 Transformer，都用這一套訓練框架，是不是意味着很容易被替換？
問題 11：在國外其實可以看到，比如説像 Tensorflow 都是開源的，也有很多像 Snowpark 這些 MLOps 的獨角獸，那麼在國內是不是可能不大會形成像國外這樣的競爭格局，可能更多的是這些做大裝置的廠商把這些東西做出來？
問題 12：您覺得這背後是文化這種比較難改變的因素導致的嗎？
問題 13：移動互聯網時代有數據孤島問題，我們的數據也不是自己開源的，這種數據割裂情況有什麼辦法能夠改變嗎？現在最大的差距是數據嗎？
問題 14：在AI背景下，您對年輕人未來的職業選擇有什麼建議？
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AI 大模型的終局？中國在數據和算法上的優勢？創作類工作更容易被取代？