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原標(biāo)題：前Meta首席工程負(fù)責(zé)人胡魯輝：“后GPT-4”有4大發(fā)展趨勢，理解物理世界才能接近AGI｜GenAICon 2024
關(guān)鍵字：模型,物理,世界,語言,人工智能
文章來源：智東西
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9165字

內(nèi)容摘要：

如何從多模態(tài)大模型到理解物理世界，更加接近AGI？
2024中國生成式AI大會于4月18-19日在北京舉行，在大會首日的主會場大模型專場上，前Meta首席工程負(fù)責(zé)人胡魯輝老師以《從多模態(tài)大模型到理解物理世界》為題發(fā)表演講。
胡魯輝談道，聚焦多模態(tài)大模型的后GPT-4時(shí)代呈現(xiàn)出4大趨勢，一是語言大模型到多模態(tài)大模型，二是數(shù)據(jù)集成到向量數(shù)據(jù)庫，三是Agent智能體到大模型操作系統(tǒng)，四是模型微調(diào)到Plugin（插件）平臺。
他認(rèn)為大模型是通向AGI靠譜的方法。在大模型的落地應(yīng)用中，企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)需要面對多方面的挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問題，不同來源和格式的數(shù)據(jù)需要被轉(zhuǎn)化成一種統(tǒng)一的格式，以便于模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。
此外，模型的分散性和應(yīng)用場景的復(fù)雜性也大大增加了開發(fā)的難度。例如，在不同的物理環(huán)境下，模型需要調(diào)整其參數(shù)以適應(yīng)特定的硬件和軟件條件。同時(shí)，算力成本和訓(xùn)練時(shí)間的長短也是制約大模型廣泛應(yīng)用的重要因素。
胡魯輝預(yù)測下一個(gè)AI 2.0爆發(fā)點(diǎn)及落地大方向?qū)⑹茿I for Robotics。這一領(lǐng)域的發(fā)展需要模型不僅理解編程或語言處理，更要深入到物理世界的具體應(yīng)用中去。這涉及對物理環(huán)境的理解和設(shè)

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作者簡介：智能產(chǎn)業(yè)新媒體！智東西專注報(bào)道人工智能主導(dǎo)的前沿技術(shù)發(fā)展，和技術(shù)應(yīng)用帶來的千行百業(yè)產(chǎn)業(yè)升級。聚焦智能變革，服務(wù)產(chǎn)業(yè)升級。