OpenAI 说，Scaling Law 是大模型的关键。
但AI创业者中，有人看到Scale之外的另一面。
面壁智能的小钢炮模型，只有 8B 大小，却可以跟去年GPT-4V 的多模态能力对标。
CEO李大海说，面壁不玩资源游戏，而是注重数据质量与算法。
面壁如何进行精明的模型训练？
为什么聚焦端侧？
开发端侧，如何距离用户更近？
本期播客，我们请来了面壁智能联合创始人兼CEO李大海，讲了他的AI创业，面壁开发的端侧模型，还有与云端协同的未来。
嘉宾介绍：
李大海，知乎联合创始人、CTO，面壁智能联合创始人、CEO。Google中国创始员工之一。
时间轴：
00:01:51: 我被时代感召，all in AGI
00:05:57：只有LLM可不行——AGI离不开Agent
00:09:06：宗旨是距离用户更近，从端模型到边模型
00:16:18：小目标：26年底，端侧模型达到GPT4水平
00:22:04：训练效率大增：不靠Scale，靠高质量数据
00:26:03：公司一年商业模式全摸了一遍，多个场景落地
00:30:20：走向用户的路，怎么个走法儿？就两点！
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对话面壁智能李大海：Scaling Law 之外，大模型的另一条关键路径)
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「AI局内人」，国绕 AGI 相关领域的技术发展、产品方向以及新的商业模式进行探讨和交流。
Founder Park 正在搭建 Al Native 的产品交流群，群内聚集着致力于在大模型相关领域创业的创业者、产品经理、研发工程师、对大模型技术和场景应用开发进展感兴趣的学者及投资人。
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