IC755CSS12CDB GE 现货特价
- 型号：IC755CSS12CDB
- 数量：7
- 制造商：厦门戎丰电气设备有限公司
- 有效期：2024/3/28 0:00:00
基于单模态GPT-3的ChatGPT 「地震」余波未平，多模态GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。
「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领AI领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减时，GPT-3、GPT-4 相继昭告世人，更大规模、更加复杂的深度学习系统确实可以释放更为惊人的能力，而ChatGPT的诞生，更是让人看到了「颠覆性」的应用成果（假消息甚至称GPT4参数量100万亿）。
ChatGPT 的出现或许表明，在过去几年被逐渐认为到达产业化瓶颈的AI行业仍是一片最具创新性的沃土，蕴含着巨大的机会。而随着新生产力初显雏形，以工业制造为代表的行业或许将迎来更深入的AI变革，迎来属于产业的“ChatGPT时刻”，在这一过程中与技术趋势契合的科技企业也有望率先出圈。
迄今为止，主导 AI 领域的模型仍然是面向特定任务的。AI企业开发的模型在特定范围内有不错的表现，但工程师们发现其泛化能力不足以支持部署到更广泛场景。用业内人士的话说，已经训练了很多模型，但仍然需要茫茫多的模型。
这一瓶颈在高度碎片化工业制造领域几乎被 N 倍放大。因为工业制造中细分领域众多，各领域在生产流程、工艺、生产线配置、原材料及产品类型上均具有较大差异性。锂电池生产可分为十几道工序，工艺点数以千计，一条产线至少有2500个关键的质量控制点；液晶面板生产涉及上百道工序，生产过程中可能出现的面板缺陷种类多达120种；手机有几百种零件，涉及几百个供应商，每个零件可能有几十种缺陷要做检测。
现有的深度学习模型泛化程度低，即使在同一行业，模型的可复用比例也比较低。比如，如果要服务一家全球领先的手机品牌的整个智能产线，可能需要打造几十万个算法模型（不包括后续软硬件的迭代升级）。
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