很多问题，都是你“内耗”出来的
同时还宣布将实施分批用餐制度，问题避免餐厅过于拥挤。
2024年两会期间，内耗人工智能+首次被写入《政府工作报告》。但是在这个过程当中，问题技术需要发展，产业也需要落地。
如何做出这个判断？周鸿祎：内耗首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。自2017年以来，问题人工智能多次被写入《政府工作报告》。按照刷榜的成绩，内耗国内的模型早就超过了GPT-4了。
张鹏：问题通用大模型的能力提升所衍生的能力，能让我们去寻找到大模型原生的应用或者大模型原生场景。如果能取得成绩，内耗我认为就已经是很大的进步了。
而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，问题现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。
因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，内耗我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。问题能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。
如果GPT-4是100分的话，内耗GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。比如，问题要给医疗机构做一个医药医疗大模型，问题必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。
而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，内耗现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。今年就消停很多了，问题因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。
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