不想分散用太多AI产品了,哪家公司能杀死比赛?

2022年吧,我记得novel ai这个AI绘图产品泄露之后没多久语言模型GPT就出现了消费端级别的爆品chatGPT,llm正式从NLP向全领域蔓延。直到GPT4以后的出现,全球本身就卷的DL领域论文更加卷得上天,各大互联网公司紧急跟进,不管是套壳还是蒸馏数据,也是有时间把自己的模型产品打磨好发出来。彼时多模态也是各种开花,agent相关的应用层出不穷,对语言模型的各种prompt都是魔法咒语。经过一两年的厮杀,AI创业公司也涌现一堆,什么四小龙,什么六小虎,以及传统大厂的各种军备竞赛,bing小姐也好像被换了心,Claude的代码能力还是被大家推崇。但时过境迁,训练模型疯狂烧钱以后,开始卷应用不再卷基础设施,结果在炒作了2年的AI浪潮过后又一家公司把推理模型deepseek抬上了桌让大伙饭碗不保。但是,没有一个模型是真正能够覆盖个人的需求的。比如GPTs里面对非英语的风格使用,对多模态的工具应用,绘图可能有太多小而调教好的产品,也可以去liblib上面找,deepseek中文和推理可以但是对于很多安全限制太过敏感,不考虑本地部署的话其实也很难受。传统的刷榜模型Qwen感觉很多时候不能直接达到指令要求。更多的是,太多需求对同一家产品很难直接满足,不然就要去扣子自己配,懒人也不方便为一类需求单独配个agent啥的。好想这些厂商能够迅速卷完结束比赛,搞个大一统,取长补短,让消费者直接用蛊王的产品轻松点。

#聊聊我眼中的AI#
全部评论

相关推荐

优化前端性能是一个广泛的领域,有很多方法可以提高网站或应用程序的加载速度和性能。以下是一些常见的优化技巧:https://www.nowcoder.com/issue/tutorial?zhuanlanId=Mg58Em&uuid=07d53be4cd034a4ab270d500feebcc8d压缩和合并文件:将CSS和JavaScript文件压缩和合并成一个文件可以减少网络请求的数量,从而加快页面加载速度。图片优化:通过压缩图片文件大小、使用适当的图像格式(如JPEG、PNG)以及懒加载技术来减少图片加载时间。缓存机制:使用浏览器缓存来存储静态资源,以减少重复下载。异步加载:将不必要的资源推迟加载,例如使用异步脚本或将JavaScript放置在页面底部。延迟加载:对于长页面或含有大量内容的页面,可以使用延迟加载技术,只在页面滚动到可见区域时加载内容。减少HTTP请求:减少网页中的资源数量,例如合并CSS和JavaScript文件、使用CSS Sprites技术等。响应式设计:为移动设备进行优化,使用响应式设计,确保网站在不同屏幕尺寸上都能良好显示和操作。使用CDN:使用内容分发网络(CDN)可以将静态资源分发到全球各个服务器上,加快资源加载速度。优化代码:通过减少DOM操作、避免不必要的重绘和重排等技术来优化JavaScript代码。使用性能分析工具:使用工具如Chrome开发者工具或PageSpeed Insights等来分析和识别潜在的性能瓶颈,并采取相应的优化措施。
社畜职场交流圈
点赞 评论 收藏
分享
评论
2
1
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务