比亚但相比之下MSC地中海邮轮回归的速度更快。

摘要：迪暂作为人工智能发展的核心引擎，迪暂国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者李明会北京报道伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。但真正用一用，无进我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。

这就对算力的要求就降到很低，军美计划可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。如果GPT-4是100分的话，国市GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。张鹏：最好通用大模型的能力提升所衍生的能力，能让我们去寻找到大模型原生的应用或者大模型原生场景。

张志伟：时机周鸿祎先生在今年两会期间接受《华夏时报》记者采访时曾表示，中国大模型的水平相当于美国GPT-3.5的水平。中国正发出拥抱新一轮科技和产业浪潮的新信号，比亚发力以人工智能为引擎的新质生产力。

我觉得，迪暂国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。

大模型与产业的结合：无进小切口，大纵深张志伟：周鸿祎先生说过，今年是大模型场景应用元年。因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，军美计划我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。

二是看大模型的容错度，国市因为大模型最致命的就是幻觉，如果某个场景中不能承受幻觉风险，那这个场景就不能用到大模型里。所以，最好我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。

但如果把大模型越做越小，时机走垂直化、时机产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。关于大模型如何与产业相结合，比亚你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。

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