OpenAI 说,Scaling Law 是大模型的关键。

但AI创业者中,有人看到Scale之外的另一面。

面壁智能的小钢炮模型,只有 8B 大小,却可以跟去年GPT-4V 的多模态能力对标。

CEO李大海说,面壁不玩资源游戏,而是注重数据质量与算法。

面壁如何进行精明的模型训练?

为什么聚焦端侧?

开发端侧,如何距离用户更近?

本期播客,我们请来了面壁智能联合创始人兼CEO李大海,讲了他的AI创业,面壁开发的端侧模型,还有与云端协同的未来。

嘉宾介绍:

李大海,知乎联合创始人、CTO,面壁智能联合创始人、CEO。Google中国创始员工之一。

时间轴:

00:01:51: 我被时代感召,all in AGI

00:05:57:只有LLM可不行——AGI离不开Agent

00:09:06:宗旨是距离用户更近,从端模型到边模型

00:16:18:小目标:26年底,端侧模型达到GPT4水平

00:22:04:训练效率大增:不靠Scale,靠高质量数据

00:26:03:公司一年商业模式全摸了一遍,多个场景落地

00:30:20:走向用户的路,怎么个走法儿?就两点!

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对话面壁智能李大海:Scaling Law 之外,大模型的另一条关键路径

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「AI局内人」,国绕 AGI 相关领域的技术发展、产品方向以及新的商业模式进行探讨和交流。

Founder Park 正在搭建 Al Native 的产品交流群,群内聚集着致力于在大模型相关领域创业的创业者、产品经理、研发工程师、对大模型技术和场景应用开发进展感兴趣的学者及投资人。

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