硅谷VC眼中的生成式AI；大模型进入安卓时代；大逃杀里的中国AI大模型丨AI新零售早报
AI营销观察
《智谱AI CEO张鹏：中国大模型创业者，不再追随OpenAI》
智谱AICEO张鹏下定决心要做出自己的千亿参数规模以上的预训练模型，对标OpenAI。面对挑战：面对数据不足、算力不够、成本高企等困境，同时要兼顾模型实用有效性。措施：与云服务供应商合作，使用其GPU芯片来提供算力，并采用了自己研发的数据增强技术来扩充数据量。（来源：“中国企业家杂志”微信公众号）
《大逃杀里的中国AI大模型》
中国的AI产业正在进入一场名副其实的“百模大战”，而且已经有了逐渐开始向垂直领域深入分化的趋势。参与大模型研发的团队：大厂自研、独立创业团队和学院派。AI大模型的商业化终点是产业，而要落入产业，需要有产业资源或者能够触达产业资源的平台接口或渠道。（来源：“雪豹财经社”微信公众号）
《硅谷VC眼中的生成式AI：掌控高质量数据的To B方向，会诞生独角兽》
生成式AI在C端和B端市场的挑战：C端市场的机会主要在于满足消费者的娱乐等需求，挑战主要在于数据质量和获取的难度，以及同质化和竞争的激烈；B端市场的机会主要在于帮助各行各业实现数字化转型等，挑战主要在于产业信息和合作的复杂性，以及伦理和法律的制约。（来源：“腾讯科技”微信公众号）
大模型应用观察
《文勇刚：大模型时代，我们需要怎样的数据中心？丨GAIR 2023》
生成式AI在训练和推理过程中的能耗问题：在训练和推理过程需要大量的计算资源，导致数据中心的耗电量和碳排放量不断增加，对可持续发展构成挑战。降低能耗和碳排放的技术方案：绿色数据中心、数字孪生、清洁能源等。生成式AI需要平衡发展和能耗之间的关系，实现双轮驱动。（来源：“AI科技评论”微信公众号）
《汤道生的下一场战事：大模型时代的产业「智能化」升级战怎么打？》
腾讯混元大模型的特点：采用了「求真」算法，通过对抗训练和知识库约束，降低了模型的幻觉率；利用强化学习技术，使其能够在复杂的对话场景中保持一致的逻辑。已经在腾讯会议等 SaaS 产品中实现了智能客服等功能。大模型在产业互联网的落地是一场马拉松，需要以十年为单位来看待。（来源：“机器之心”微信公众号）
《十问复旦邱锡鹏：大模型进入安卓时代，希望有国产模型能代替LIama》
邱锡鹏教授认为大模型进入了安卓时代，以LIama为主导的开源生态已经形成，希望有国产模型能够替代LIama，打破其垄断。面临的挑战：大模型虽然偏工程化，但仍有很多科学挑战需要解决，如模型架构、多模态拓展、知识来源、实时学习等。（来源：“量子位”微信公众号）【完】
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