大模型

声明:本文来自于微信公众号 光子星球，作者:郝鑫 面壁智能，是中国大模型行业中的“另类”。 在国内外大肆流行Scaling Law（规模定律），即奉行参数越大、数据越多、算力越强，模型能力就越强的时候。 面壁智能则反其道行之，遵循“知识密度”，即用更少的参数实现更强的能力;以及“密度法则”，即在有限算力下，持续提升模型能力密度。 一个是“大力出奇迹”，一个是“以小博大”，这注定一开始面壁就与主流的“AI六小龙”走上了不同的道路。 有趣的是，面壁智能与“AI六小龙”的命运，在无形中形成了一个大写的“X”。交汇点是大模型洗牌期，早期风头无两的零一万物和百川智能，出现了明显掉队的迹象，智谱、Mini...

声明:本文来自于微信公众号 光锥智能，作者:魏琳华 OpenClaw爆火后，一场“分吃龙虾肉”的战斗，贯穿了整个三月。 面对这一机遇，各路玩家蜂拥而至。百度、腾讯、阿里等云服务巨头相继推出OpenClaw一键部署服务，在这场“淘金热”中扮演起“卖铲人”的角色——锁定算力消耗与Token调用，收取基础设施费用。与此同时，MiniMax、月之暗面、智谱等大模型独角兽则直接受益于Agent带来的海量Token消耗。据悉，月之暗面目前已经实现了ARR（年度经常性收入）1亿美金的突破。 从大厂到大模型创企，从云端版本到本地部署，谁都想靠自家的龙虾平替，捧出一个国内爆款。 作为其中有点姗姗来迟的一家，阶跃...

声明:本文来自于微信公众号 硅星人Pro，作者:李楠 “龙虾”将过去企业级软件才能做到的事，带到了个人桌面上。阿里在不久前的财报分析师会议上也指出，大模型已开始具备完成to B复杂工作流的能力。 这两件事指向同一个结论:一个人匹敌一支团队，不再是科幻，而是日常。只是怎么用好AI的这种能力，依然是个问题。 眼下大多数AI主要服务于白领群体，核心场景是写文档、写代码，或是算报表、做审计。但这忽略了一个巨大的市场——实体经济。那些每天奔波于生意场上的中小企业主和创业者，可能更需要AI，却鲜少被照顾到。 这多少有些可惜。AI应该是普惠的，它也有能力为各行各业的各类人群发光发热。 实际上，相比日常办公，...