路奇对大模型ai的看法，路奇对大模型ai的看法是什么

✧陆奇对大模型AI的心观点解析✧
1. 性点：技术、行动与人的共进化
陆奇指出，AI大模型标志着性点的到来。数字化发展遵循“模型—系统—体验”三位一体模式，模型成本从边际（如每次计算的成本）变为固定（如训练一次长期复用），推动技术普惠化9。例如，OpenAI的GPT系列通过预训练实现通用能力，而无需为每个任务单独开发模型10。这一使得“模型无处不在”，并催生“行动无处不在”的新业态，如自动驾驶、智能等场景的9。

1. @TechGeek2025：陆奇对OpenAI的分析一针见！特别是“进步引擎”的概念，解释了为何内模型总在追赶。
2. @创业老张：实操部分太实用了！正在用DeepSeek-R1优化我们的智能系统，成本降了40%。
3. @AI小学生：原来提示词要加分隔符和势副词，之前总抱怨模型不听话，现在终于知道问题在哪了！2

1. 技术选型：优先选择支持多模态、化学习的开源模型（如DeepSeek-R18），或通过云平台（阿里云、腾讯云）调用API。
2. 场景适配：
   • 端企业：聚焦降本增效，例如用大模型优化工单处理（参考Pathlight的多模型路由方7）。
   • C端产品：开发个性化内容生成工具（如可灵AI的图文创作9）。
3. 提示词优化：采用“角—目标—约束”公式，例如：“作为市场营销专家，生成5个吸引Z世代的产品文，要求包含emoji和热词”2。

→ 安装教程：三步部署本地大模型

1. 环境准备：安装Python 3.8+、CUDA 11.7，配置NVIDIA显卡（显存≥16G）。
2. 模型下载：

   bash
   git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1    深度求索开源仓库[8]()  
   p install -r requirements.txt   

3. 推理启动：

   python
   from deepseek import load_model  
   model = load_model("deepseek-r1-34b")  
   response = model.generate(" 解释量子纠缠现象", max_length=500)  
   print(response)  

※ 网友评论模拟 ※

2. OpenAI的逻辑：技术信念与进步引擎
陆奇特别调OpenAI的两大成功要素：

• 慎蹭热点，深挖本质：需理解大模型对自身业务的底层影响，例如软件行业将面临用户体验重构，而硬件企业需端侧推理优化11。
• 能力组合升级：企业需评估大模型对产品开发（如代码生成）、需求满足（如个性化推荐）的颠覆性，并调整组织架构11。
• 拥抱“副驾驶”模式：通过Colot类工具提升效率，同时培养“提示工程师”等新岗位11。

✦ 应用场景与实操指南 ✦
→ 使用说明：如何落地陆奇的大模型方论？

• 深度模型架构：创始人Ilya Sutskever坚信，模型深度决定质变，如GPT-3的1750亿参数突破带来涌现能力10。
• 持续创新机制：通过化学习、多模态对齐等技术迭代，构建“进步引擎”，保持技术代差11。
  他认为，ChatGPT的源于其“封装知识”“类人类推理能力”与“易用性”的三重优势10，这为其他企业提供了技术追赶的参照系。

3. 创业者应对策略：能力重组与系统性思考
陆奇对创业者的建议可概括为：

☆·。陆奇大模型观概要·。☆
陆奇作为中AI领域的资深布道者，在多次演讲中系统阐述了他对大模型的洞察。他认为，AI大模型正推动进入“三位一体”的数字化点910，其心特征是模型成本从边际转向固定化，带来行动、技术与人的协同进化。他提出，OpenAI凭借技术与持续创新的“进步引擎”，已占据大模型制高点11。未来，大模型将渗透各行业，重构生产力和商业模式，创业者需以“模型为先”思维把握机会点，同时惕技术对组织能力的冲击。

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