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田老师认为，很多企业做人工智能转型时，通常会面对自有数据量少、或历史数据繁杂的挑战，多模态大模型将接替单模态语言大模型，形成用于数据搜集、清晰、标注、测试、对齐的训练工具管线，逐步从半自动化模式进入全自动化模式，这很像工业革命中福特T型车生产线的工具创新路径，AI2.0工业化的发展将超乎我们想象。

全球AI要闻，吴恩达预测，视觉大模型将在2年内爆发。

7月21日，LandingAI CEO吴恩达教授在硅谷播客Fortt Knox中分享，世界上大多数数据是图像、视频，但直到现在并没有真正的工具能从这些数据中创造价值。从高层次来看，图像处理革命虽然稍微落后，但它正在到来。吴恩达还提到，未来5年内，我们将看到在医疗领域的重大进展，涵盖从癌症筛查到不同类型疾病的血液筛查等各个方面。Pure Storage等机构在一个月前宣布对Landing AI进行投资，新基金计划融资1.2亿美金。

亮点1，企业领导层识别并决定执行哪些项目的能力实际非常重要。数据少并不意味着不能AI化，某个特定客户只有比如100张图像，这个小数据集加上来自互联网的数亿张图像进行训练，也能快速构建出有价值的AI系统。

亮点2，视觉模型领域的发展比大语言模型领域晚1.5年到2年。训练大语言模型时，输入适合训练的文本数据耗费了模型公司大量时间，随着客户多模态数据整合，为了减少访问数据的摩擦，数据工具正在改善训练效率。

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