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Robin Li : Un grand modèle ne peut avoir un écosystème sain que s'il génère suffisamment d'applications natives d'IA

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2023-09-22 14:13:011377parcourir

Robin Li : Un grand modèle ne peut avoir un écosystème sain que sil génère suffisamment dapplications natives dIA

Zijin Finance News le 5 septembre Lors de la Baidu Cloud Intelligence Conference 2023, Robin Li, fondateur, président et PDG de Baidu, a déclaré que les grands modèles ne peuvent avoir un environnement écologique sain que s'ils génèrent suffisamment d'applications natives d'IA.

Robin Li a déclaré que le modèle lui - même ne génère pas directement de valeur. L'application développée sur la base du grand modèle de base est la signification du modèle pour les entrepreneurs : « cela n'a aucun sens de regrouper un grand modèle et les possibilités d'application sont plus grandes. ".

Robin Li a déclaré qu'à l'ère de l'Internet mobile, les seuls systèmes d'exploitation sont Android et iOS, mais il existe de nombreuses applications particulièrement réussies. Ce n'est qu'en générant suffisamment d'applications natives d'IA basées sur de grands modèles que nous pourrons avoir un environnement écologique sain.

Robin Li a déclaré que les applications natives de l'IA devraient être capables de résoudre des problèmes qui n'ont pas pu être résolus ou mal résolus dans le passé, plutôt que de simplement répéter des applications Internet mobiles et des logiciels PC. Il estime que les applications natives de l'IA doivent remplir trois conditions de base : premièrement, elles peuvent interagir avec le langage naturel ; deuxièmement, elles exploitent pleinement la compréhension, la génération, le raisonnement, la mémoire et d'autres capacités des grands modèles de langage ; l'application ne dépasse pas deux niveaux de menu, l'interaction sera donc plus simple.

Robin Li estime que les applications natives de l'IA ne sont pas simplement des répétitions d'applications de l'ère de l'Internet mobile ou de logiciels de l'ère du PC, mais qu'elles peuvent résoudre des problèmes qui n'ont pas pu ou n'ont pas été bien résolus dans le passé.

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