這種與人高強度交互的ai智能，隻要它的能力提升了一點，人們就很難繼續迴去接受性能更差的版本了。
就如同分辨率一般，大家看慣了高清之後，是沒法接受模糊的480p的。
一旦輸掉了大模型的軍備競賽，絕大部分用戶都會被頂部的巨頭虹吸走。
而想要取得chatgpt這樣的成功，其實技術層麵的占比就不是特別大了。
gpt和gpt2都是論文代碼都開源的技術，隻不過當時bert類的，將語言任務具體分為幾個分支的技術方式更加的火爆。
因而gpt係列這樣專注語言生成的技術，則一直被忽視。
gpt3，gpt3.5，在默默無聞的情況下持續迭代新的技術，這在華國的互聯網氛圍內是非常困難的事情。
曾經輾轉過燕京尚海2-3個大廠的孟繁岐，深知這些互聯網大廠的尿性。
隻要稍稍看到一些技術的突破和成果，所有的人都在問一個問題，“到底怎麽才能把它變成錢？”
過分無意義的內卷和競爭，導致996的大廠們很難去接受一個需要迭代幾年以求一鳴驚人的大突破。
而這個方向的技術，又恰恰是高校基本上無法負擔得起的。
孟繁岐從來不是崇洋媚外，厲外垃同的人。但他縱觀ai的發展史，也不得不承認，圍棋的alphago，蛋白質的alphafold，乃至突破性的大模型，chatgpt。
卻始終沒有一個是華國出品。
難道是華國人不夠聰明嗎？當然不是。
去翻閱一篇篇頂尖的ai論文，很容易就可以發現很多明顯一眼就是華國人的名字。
可越到開創性，突破性的工作，這些華國人的機構就總是國外的院校和研究院。
這才是孟繁岐即便借助重生的優勢，也不得不選擇去矽穀發展的原因。
想要在國內的大廠，打好堅實的研究基礎，所要付出的努力，需要承擔的壓力都實在太大了。
模型的設計，理念的提出，隻在早期可以起到如此顯著的效果。
越到後麵，其實高質量的數據會起到更加關鍵的作用。
“所以你基本上完全否定了小模型的價值？”李彥弘對這個觀點，不敢苟同。“在我看來，小模型和移動端模型與智能，是有非常廣大的市場和前景的。”
“這取決於具體的應用場景，終端的智能究竟做什麽用途，是否可以穩定聯網。如果隻是最簡單的圖像分類和檢測，又在無法穩定聯網的情況下，當然還是具有一定的價值。”
“比如自動駕駛場景。”孟繁岐補充道，“我怎麽會否定小模型的價值呢，作為研究算法的程序員，我相當關注具體模型和技術的精確度和運行時間。”
孟繁岐從包中掏出了幾張檢測算法的實驗記錄表格，“李總，你可以看看我過去幾個月的實驗結果。我是在十分了解小模型加速優化的情況下做出的判斷，而跟您談合作，我也不是隻靠著一個競賽的冠軍。”
imag競賽才剛剛結束沒多久，生成式對抗網絡這麽爆炸的創意，論文也剛剛發布出來，這小子竟然還有時間和精力去搞其他的研究？圖像的檢測算法？
不得不承認，李彥弘被震驚了，但很快他就發現自己還震驚早了。
這特麽是什麽恐怖的結果？在檢測準確度有質的飛躍的同時，模型的運行推理速度竟然是現在頂尖算法的一百多倍？？
你不是在跟我開玩笑吧？這個結果肯定有問題。
李彥弘是精通計算機技術的人，正因為如此，他一時間根本想不出好的辦法，甚至好的可能性來解釋這個誇張結果的原理又或者是可行性。
語音和圖像檢測是白度現在主力在搞的技術，他甚至為之組建了華國第一個專攻這方麵的研究院。
裏麵不少才俊都是如今天這樣，他親自去談去溝通，或者派出非常親信的下屬去招來的。
李彥弘不是要否認孟繁岐的才能，隻是這個差距實在太過誇張，讓他一時間根本無法解釋也無法接受。
“難道要我承認，我這一大家子研究員，上上下下幾十號人，還不如麵前這個本科生的百分之一？”正值自己人生巔峰的李彥弘心理上實在接受不了。
檢測的推理速度差了一百五十多倍就算了，對方竟然還沒有犧牲性能來換取檢測速度。
這特麽到底算是怎麽迴事？
李彥弘已經看完三遍這個表格了，這表格上都是簡明易懂的數字，加上幾個使得內容更好理解的可視化圖表。
孰優孰若，一目了然。就是讓初中生去看，一分鍾也看明白了。
但李彥弘已經反反複複看了三分鍾了，他一言不發，翻來翻去，不知道在確認些什麽。
似乎是想要找到一些不合理的地方，但找著找著就發覺不對勁。
這實驗記錄上的所有數字，就沒有一個是對勁的。
個個都是自己現在階段想都沒有想過的級別。
“不是..額..你這個..額..”李彥弘張口想問些什麽，但竟一時語塞，這在他的人生當中也算是非常少見的情況了。
“你保證，額..你確定這些數據和結果，是沒有問題的是吧。”
這其實是一句廢話，孟繁岐笑道，“如果有問題，我怎麽敢拿給李總您看呢？”
李彥弘將薄薄的幾張紙放迴桌上，靠在椅背上閉目養神了半晌，最終反問道，“你想要怎麽合作。”
孟繁岐心中暗笑，看來李彥弘也被超前兩年的技術突破所震懾到了。換其他行業也許兩年沒有什麽新東西，可在ai的這十年裏，尤其是13-18年的前五年。
原地飛升的技術可不在少數。
“李總，出於我個人和其他方麵的一些考慮，我今後幾年的重心可能不在國內。但不在國內，不加入白度，並不代表我們技術上不可以合作。”
孟繁岐知道，隨著李彥弘的這句反問，交流的主動權已經逐漸來到了自己這邊。
“我國在互聯網和一些技術方麵，一直有自己的管理和限製。許多國外公司的技術和服務，是不能夠直接順利地在國內提供的。這點李總應該是感觸頗深的。”
“而ai技術往後的發展，會非常依賴海量的數據和企業的管控，這兩者又是華國不論如何也不會徹底放開給國外企業的。”
說到這裏，孟繁岐的意思已經相當清楚了。
就如同分辨率一般，大家看慣了高清之後，是沒法接受模糊的480p的。
一旦輸掉了大模型的軍備競賽，絕大部分用戶都會被頂部的巨頭虹吸走。
而想要取得chatgpt這樣的成功，其實技術層麵的占比就不是特別大了。
gpt和gpt2都是論文代碼都開源的技術，隻不過當時bert類的，將語言任務具體分為幾個分支的技術方式更加的火爆。
因而gpt係列這樣專注語言生成的技術，則一直被忽視。
gpt3，gpt3.5，在默默無聞的情況下持續迭代新的技術，這在華國的互聯網氛圍內是非常困難的事情。
曾經輾轉過燕京尚海2-3個大廠的孟繁岐，深知這些互聯網大廠的尿性。
隻要稍稍看到一些技術的突破和成果，所有的人都在問一個問題，“到底怎麽才能把它變成錢？”
過分無意義的內卷和競爭，導致996的大廠們很難去接受一個需要迭代幾年以求一鳴驚人的大突破。
而這個方向的技術，又恰恰是高校基本上無法負擔得起的。
孟繁岐從來不是崇洋媚外，厲外垃同的人。但他縱觀ai的發展史，也不得不承認，圍棋的alphago，蛋白質的alphafold，乃至突破性的大模型，chatgpt。
卻始終沒有一個是華國出品。
難道是華國人不夠聰明嗎？當然不是。
去翻閱一篇篇頂尖的ai論文，很容易就可以發現很多明顯一眼就是華國人的名字。
可越到開創性，突破性的工作，這些華國人的機構就總是國外的院校和研究院。
這才是孟繁岐即便借助重生的優勢，也不得不選擇去矽穀發展的原因。
想要在國內的大廠，打好堅實的研究基礎，所要付出的努力，需要承擔的壓力都實在太大了。
模型的設計，理念的提出，隻在早期可以起到如此顯著的效果。
越到後麵，其實高質量的數據會起到更加關鍵的作用。
“所以你基本上完全否定了小模型的價值？”李彥弘對這個觀點，不敢苟同。“在我看來，小模型和移動端模型與智能，是有非常廣大的市場和前景的。”
“這取決於具體的應用場景，終端的智能究竟做什麽用途，是否可以穩定聯網。如果隻是最簡單的圖像分類和檢測，又在無法穩定聯網的情況下，當然還是具有一定的價值。”
“比如自動駕駛場景。”孟繁岐補充道，“我怎麽會否定小模型的價值呢，作為研究算法的程序員，我相當關注具體模型和技術的精確度和運行時間。”
孟繁岐從包中掏出了幾張檢測算法的實驗記錄表格，“李總，你可以看看我過去幾個月的實驗結果。我是在十分了解小模型加速優化的情況下做出的判斷，而跟您談合作，我也不是隻靠著一個競賽的冠軍。”
imag競賽才剛剛結束沒多久，生成式對抗網絡這麽爆炸的創意，論文也剛剛發布出來，這小子竟然還有時間和精力去搞其他的研究？圖像的檢測算法？
不得不承認，李彥弘被震驚了，但很快他就發現自己還震驚早了。
這特麽是什麽恐怖的結果？在檢測準確度有質的飛躍的同時，模型的運行推理速度竟然是現在頂尖算法的一百多倍？？
你不是在跟我開玩笑吧？這個結果肯定有問題。
李彥弘是精通計算機技術的人，正因為如此，他一時間根本想不出好的辦法，甚至好的可能性來解釋這個誇張結果的原理又或者是可行性。
語音和圖像檢測是白度現在主力在搞的技術，他甚至為之組建了華國第一個專攻這方麵的研究院。
裏麵不少才俊都是如今天這樣，他親自去談去溝通，或者派出非常親信的下屬去招來的。
李彥弘不是要否認孟繁岐的才能，隻是這個差距實在太過誇張，讓他一時間根本無法解釋也無法接受。
“難道要我承認，我這一大家子研究員，上上下下幾十號人，還不如麵前這個本科生的百分之一？”正值自己人生巔峰的李彥弘心理上實在接受不了。
檢測的推理速度差了一百五十多倍就算了，對方竟然還沒有犧牲性能來換取檢測速度。
這特麽到底算是怎麽迴事？
李彥弘已經看完三遍這個表格了，這表格上都是簡明易懂的數字，加上幾個使得內容更好理解的可視化圖表。
孰優孰若，一目了然。就是讓初中生去看，一分鍾也看明白了。
但李彥弘已經反反複複看了三分鍾了，他一言不發，翻來翻去，不知道在確認些什麽。
似乎是想要找到一些不合理的地方，但找著找著就發覺不對勁。
這實驗記錄上的所有數字，就沒有一個是對勁的。
個個都是自己現在階段想都沒有想過的級別。
“不是..額..你這個..額..”李彥弘張口想問些什麽，但竟一時語塞，這在他的人生當中也算是非常少見的情況了。
“你保證，額..你確定這些數據和結果，是沒有問題的是吧。”
這其實是一句廢話，孟繁岐笑道，“如果有問題，我怎麽敢拿給李總您看呢？”
李彥弘將薄薄的幾張紙放迴桌上，靠在椅背上閉目養神了半晌，最終反問道，“你想要怎麽合作。”
孟繁岐心中暗笑，看來李彥弘也被超前兩年的技術突破所震懾到了。換其他行業也許兩年沒有什麽新東西，可在ai的這十年裏，尤其是13-18年的前五年。
原地飛升的技術可不在少數。
“李總，出於我個人和其他方麵的一些考慮，我今後幾年的重心可能不在國內。但不在國內，不加入白度，並不代表我們技術上不可以合作。”
孟繁岐知道，隨著李彥弘的這句反問，交流的主動權已經逐漸來到了自己這邊。
“我國在互聯網和一些技術方麵，一直有自己的管理和限製。許多國外公司的技術和服務，是不能夠直接順利地在國內提供的。這點李總應該是感觸頗深的。”
“而ai技術往後的發展，會非常依賴海量的數據和企業的管控，這兩者又是華國不論如何也不會徹底放開給國外企業的。”
說到這裏，孟繁岐的意思已經相當清楚了。