据媒体报道，OpenAI、Google 和 Anthropic 等科技公司的最新大模型训练表现均不及预期。在通往 AGI 的路上, scaling law 是否已经见顶成为大家讨论的话题。在算力和数据遭遇瓶颈的当下，如何让大模型的效率更高，用最少的算力和参数实现模型的提升成为亟待解决的问题。

就在 11 月，来自国内的人工智能企业彩云科技发布了他们的他们自研的 DCFormer 架构及基于该架构的通用大模型。除了自研大模型，彩云科技还有三款自己的 AI 应用 -- 彩云天气、彩云小译和彩云小梦 -- 并且实现了商业化。

为什么一家创业公司要选择研发自己的底层大模型？人工智能时代需要怎样的应用？ AI 产品的商业化要怎么做？我们今天的嘉宾是彩云科技的创始人袁行远，在虎嗅 F&M 创新节的活动现场与他一起讨论了这些大家都很好奇的问题。

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

袁行远， 彩云科技创始人， CEO

主要话题

[01:42] 彩云不是一家只做应用公司，还是一家做模型的公司

[04:33] 搞清 transformer 黑盒子的运行机制，实现 1.7 ~ 2 倍的模型效率提升

[09:57] 缺钱、缺数据、缺算力，创业公司靠什么做出优质的大模型？

[12:42] Scaling law 见顶？ 除了卷数据和算力，还有一条路是模型优化

[17:49] 从 AI 翻译到彩云小梦，生成式 AI 非常适合故事创作

[22:39] 算力等价原理：人类大脑创作「三体」需要十年， AI 创作伟大的作品也需要同样的算力和时间

[26:44] 消费性不够，留存率不足，现阶段 AI 造梦师只能让 bubble 持续半小时

[32:07] 未来的 AI 创作：随时进入任意时空和宇宙，生命得到极大延展

幕后制作

监制：Yaxian

后期：Jack

运营：George

设计：饭团

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