从自研大模型到 AI 应用商业化，与彩云科技聊聊 AI 创业十年之路｜S8E26

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 商务合作
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