对话面壁智能刘知远:Densing Law是大模型能力的另一个度量衡
今年下半年,关于大模型领域的公共信仰Scaling Law是否“撞墙”的讨论络绎不绝。但不论支持还是反对,都需要意识到的一点是,Scaling Law并非衡量大模型能力的唯一视角。
今年下半年,关于大模型领域的公共信仰Scaling Law是否“撞墙”的讨论络绎不绝。但不论支持还是反对,都需要意识到的一点是,Scaling Law并非衡量大模型能力的唯一视角。
资本对AI还没有失去耐心。12月11日,面壁智能宣布完成新一轮数亿元融资,这是继去年4月和今年4月后,该公司公布的第三次融资信息。今年下半年,大模型投融资市场仍然活跃,业内人士指出,资本的关注重点更多转向大模型应用落地及商业化前景。
虽然面壁智能此前不在业内常用的“六小虎”序列之内,但它吸纳的关注度并不逊于前几者。并且在当前这个节点取得融资,恰恰说明面壁智能不需要走六小虎此前的路。
当前,哪怕是 ChatGPT 等最先进的 AI Agent 都是传统的被动式 Agent(下图 1 左侧所示),即需要用户通过明确的指令显式告诉 Agent 应该做什么,Agent 才能继续执行接下来的任务。