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大模型行业如何持续发展（知乎AI先行者沙龙）
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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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内容提要
清华大学教授在知乎AI先行者沙龙活动上分享了对大模型行业的认识和看法，强调大模型对人工智能、自动驾驶、科学计算和机器人等领域的重要促进作用。他讨论了大模型发展面临的挑战，包括算力和芯片限制、高成本以及中国独特的算法和芯片生态。他提出了解决这些挑战的方法，包括优化芯片和算法、降低成本以及建立一个统一的中间层来支持大模型的部署。他强调了大模型生态需要应用、模型、算法框架开发平台和基础设施的联合努力。
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关键要点
- 清华大学教授分享了对大模型行业的认识，强调其对人工智能、自动驾驶、科学计算和机器人等领域的重要性。
- 大模型的发展面临算力和芯片限制、高成本以及中国独特的算法和芯片生态等挑战。
- 提出解决挑战的方法，包括优化芯片和算法、降低成本以及建立统一的中间层支持大模型部署。
- 中国服务机器人的产量在提升，但仍需解决复杂任务的决策算法和感知能力问题。
- 芯片制造受限于进口材料和设备，需提高算力密度以满足大模型需求。
- 大模型训练和推理的成本高昂，需与工业界合作降低成本以实现商业应用。
- 垂类模型可以通过优化降低计算和存储需求，进而降低功耗。
- 中国大模型生态需要应用、模型、算法框架开发平台和基础设施的联合努力。
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