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    孟繁岐雖有重生的優勢，但有一位長者說得好。

    人吶，就不知道，自己不可以預料。

    一個人的命運啊，當然要靠自我奮斗，但是也要考慮到歷史的進程。

    “華國的氛圍是否適合最前沿的ai技術發展？此話怎講？”李彥弘如今也是走在開拓道路上，這件事情自然是他非常關心的事情。

    “李總是這個時候唯一愿意親自出馬來找我的人，我便也掏心掏肺跟您說幾句心里話。”孟繁岐回顧了一下ai整體的發展脈絡，如此說道，“alexnet和我的dreamnet現在徹底打開了深度學習的大門，可以預見，在短時期內，各個方向和領域的ai模型性能將會有一個巨大的突破。”

    “不錯，如今正是比拼時速的時候，一步快，則步步快。”李彥弘點頭稱是，肯定了這個前提。

    “技術上的指標是一回事，從總體的趨勢上來看，如果想要真的把ai的技術落地，讓人們都可以使用，無非就是把模型做大或者做小。”

    “做大或者做小...？你是指終端還是云端兩種發展的方向？”李彥弘很快跟上了孟繁岐的思路。

    “沒錯，學術研究的時候起初不會過多關注模型的參數量大小，和它的計算損耗。但實際投入使用的時候，則會必然分出極致優化縮減的小模型，和強調性能開放接口給人使用的云端大模型。”

    “在早期的時候，可能會反復魔改和調整模型的結構和設計，讓模型盡可能快，盡可能好。但久而久之，隨著數據的積累，篩選，更高質量的標注，以及最重要的，更大的模型參數量。”

    “規模極其龐大的模型，會在某一個臨界點徹底產生質變，讓絕大部分小模型失去價值。尤其是以語言語音類，和圖像生成類模型。它們的使用體驗是無法向下的。”

    孟繁岐回想起重生前，李總面對chatgpt(3.5版本)和gpt-4，強行頂住壓力提早推出的大模型文心一言，不得不在心中嘆了口氣。

    其實文心一言并不是一無是處，只是這種與人交互的智能模型，如果相形見絀，就會顯得特別不堪一擊。


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