Auf dem Hauptforum zur industriellen Entwicklung der Konferenz für künstliche Intelligenz 2024 hielt Baidu-Gründer Robin Li eine zum Nachdenken anregende Rede. Er wies eindeutig darauf hin, dass die Entwicklung von "super fähigen" Anwendungen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz wichtiger ist, als "Superanwendungen" mit einer täglichen aktiven Benutzernummer (DAU) von 1 Milliarde zu verfolgen. Robin Li betonte, dass wir über den Denkmodus der mobilen Ära hinausgehen und vermeiden sollten, in die "Super -Anwendungsfalle" zu geraten, und erkennen, dass die Definition von Erfolg nicht auf die Anzahl der Benutzer beschränkt sein sollte. Diese Ansicht weist auf eine neue Richtung für die Entwicklung von AI -Anwendungen hin.
Robin Li schlug vor, dass der Agent die einfachste Form der Entwicklung von KI -Anwendungen ist und auch die Entwicklung von AI -Anwendungen ist, über die er am optimistischsten ist. Er wies darauf hin, dass Open -Source -Modelle ihren Wert in den Bereichen akademische Forschung und Lehre haben, aber im kommerziellen Wettbewerb sind geschlossene Quellmodelle aufgrund ihrer Effizienz und Kostenvorteile eher anwendbar. Er erklärte, dass Open -Source -Modelle eine größere Parameterskala benötigen, um mit geschlossenen Quellmodellen zu konkurrieren, was zu höheren Inferenzkosten und langsameren Reaktionsgeschwindigkeiten führt. Darüber hinaus kann die Verwendung von Open -Source -Modellen dazu führen, dass die Rechenleistung nicht ausgetauscht und vom kontinuierlichen Upgrade des zugrunde liegenden Modells profitiert wird. Diese Analyse liefert eine wichtige Referenz für Unternehmen bei der Auswahl von AI -Modellen.
Li Yanhong teilte auch die praktische Erfahrung von Baidu und erwähnte, dass die Verfügbarkeit und die Qualitätsrate der neuartigen Erzeugung, nachdem sich die neuartige Kreation vom Open Source -Modell zu geschlossenem Quellmodell verschoben hat, erheblich verbessert wurde. Er glaubt, dass der Wert eines großen Modells in seiner Leistung in bestimmten Anwendungen, nicht nur im Modell selbst liegt. Diese Ansicht betont die Bedeutung der KI -Technologie in praktischen Anwendungen, anstatt nur die Modellskala zu verfolgen.
In Bezug auf die Bedeutung von AI -Anwendungen gab Li Yanhong ein Beispiel, um zu veranschaulichen, dass KI -Anwendungen Bestellungen durch große Modelle in der Express -Lieferbranche verarbeitet haben, was die Effizienz erheblich verbesserte. Er erwähnte auch, dass der Wenxin Kuai -Code von Baidu allmählich im Bereich der Codeerzeugung durchdringt und etwa 30% des Code innerhalb von Baidu von AI generiert wurden. Diese Beispiele zeigen die weit verbreitete Anwendung und das große Potenzial der KI -Technologie in verschiedenen Branchen.
Robin Li prognostiziert, dass es mit der Verbesserung der grundlegenden Modellfähigkeiten einfacher wird, Agenten zu entwickeln, und Millionen von Agenten werden in Zukunft auftreten, um ein riesiges Ökosystem zu bilden. Er nahm Baidus College -Aufnahmeprüfungsagent als Beispiel, um das enorme Potenzial von Agenten in praktischen Anwendungen zu veranschaulichen. Diese Vorhersage zeigt eine breite Aussicht auf die zukünftige Entwicklung der KI -Technologie.
Schließlich diskutierte Li Yanhong, ob KI die menschliche Arbeit ersetzen wird. Die Entwicklung der AI -Technologie hat einige neue Beschäftigungsmöglichkeiten geschaffen, wie z. B. Datenanmerkungen und schnelle Word -Ingenieure. Er betonte, dass AI immer nur ein Werkzeug ist und sein Ziel ist es, menschliche Bedürfnisse zu befriedigen, die menschlichen Fähigkeiten zu verbessern und das Leben besser zu machen. Diese Ansicht bietet eine positive und positive Interpretation der sozialen Auswirkungen der AI -Technologie.