大模型趋势说

凤凰卫视专访香港大学教授马毅指出：今年年初的，DeepSeek出来之后，构架的优化上面，效率大大提高，非常了不起的，但本质上，它做的是同様的一件事情。

最近，这方面的体系构架上的更新，试错成本太大，像埃隆·马斯克大伽，再进行迭代和试错修改，变成了少数人的游戏。

现有的智能技术，尤其对数据的处理，知识的提取这个能力，是非常有用的。远远超过人的能力，尤其在某些领域的科学，是可以大地加速进行辅助。比如，蛋白质的结构创新的问题上。

而一般的人的生存适应能力，不是为了去解决，非常复杂的问题。往往是日常的，丰富多彩的任务，现在的人工智能的技术，还达不到。比如，一个老人，他中午晚上要吃药，要得找到药瓶，吃几颗药，把瓶盖打开服用。对这个环境的感知认知，语言的理解能力、规划能力，还有执行能力，都要达到一定水平，才能完成这様的任务。现在人工智能发展的积极的一面，对科学的发展被推进得很快。但是也要看到它的局限性。

埃隆·马斯克集群10万张卡，实际上也就提高了大概1%的性能，同时它们的功能，现在变得比较单。刚提到说，一般的人工智能，要完成人普通能做的事情，其实大家都还在努力中，只是如果用同一个路径，是很有局限性的。怎麽去让机器，真正具有智能？智能是学习知识的能力，而不是掌握知识。就是说我们让机器只去拟合人，人所发现的知识这件事情，跟人具有发现知识的能力，这是完全两回事情。当这件事情清楚之后，可能对人工智能，以及智能本身的理解，会少了很多的误解。（2025-5-12老邓）