社会视角-"云缨没有小内没有小爱心的图片"-智谱AI CEO张鹏：云缨没有小内没有小爱心的图片担心Scaling Law碰到天花板，为时过早

智谱AI CEO张鹏：云缨没有小内没有小爱心的图片担心Scaling Law碰到天花板，为时过早_ZAKER新闻

风险提示：敬请投资者于投资前认真阅读各基金的《基金合同》和《招募说明书》等法律文件，基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不承诺基金投资最低收益、也不保证基金投资一定赢利，投资者购买货币市场基金不等于将资金作为存款存放在银行或者存款类金融机构，请投资者在充分考虑风险的情况下谨慎做出投资决策，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资者自行负担。投资者应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资者获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。

环境持续变化，时代总在迭变，" 商业之王 " 们紧随时代浪潮，坚持创造，谋求新动能。立足中国经济大转型的当下，WISE2024 商业之王大会，一同发现真正有韧性的 " 商业之王 "，探寻中国商业浪潮里 " 正确的事 "。11 月 28-29 日，为期两日的 36 氪 WISE2024 商业之王大会于北京隆重召开，作为中国商业领域的全明星盛典，WISE 大会今年已经是第十二届，在不断变化的时代里见证着中国商业的韧性与潜力。2024，是有些模糊且变化多于稳定的一年。相比过去十年，大家的脚步正放缓，发展更加理性。2024，也是寻求新的经济动力的一年，新的产业变化对每个主体的适应性提出了更高的要求。今年 WISE 大会以 Hard But Right Thing（正确的事）为主题，在 2024，什么是正确的事，成为我们更想交流的话题。在上午的 WISE 会场上，智谱 CEO 张鹏对近期的 AI 热议话题，以及 AI 发展阶段做了一次题为《GLM 大模型与通用人工智能》的分享。智谱 AI 是国内大模型明星初创。早在 OpenAI 的 ChatGPT 推出之前，国内还没有多少人深入大模型领域之时，智谱 AI 就已经开展了大模型的探索。GLM 大模型作为通用人工智能的重要基石，不仅融合了深度学习的强大算力与泛化能力，更在语义理解、知识推理等方面展现出卓越的性能。在演讲中，张鹏不仅回顾了人工智能领域发展的经典曲线，并且也对近期大模型领域 Scaling Law 碰壁、大模型研发进度延缓等热门话题，进行了阐释。张鹏表示，但本质上，从研究、技术角度来看，这一代大模型并不像上一代的人工智能技术。随着语言能力的大幅提升，大模型在包括视觉、听觉等其他模态上，还有长足的发展空间。" 大量研究人员在做新的突破，每一次新的突破都会带来一些新的机会，我们担心碰到天花板或者碰到南墙，这个事情确实是有一点过早。" 张鹏说。此外，张鹏也提出了 AI 的五个发展阶段，包括语言能力、逻辑思维能力、工具调用能力、自我学习能力等。张鹏以下是张鹏的演讲实录：张鹏：大家中午好！已经过了 12 点了，在外面很冷的情况下馆里面还热火朝天，现在还在这儿听我讲的应该是真爱。今天我在来的路上在想应该跟大家聊什么事情，我们的市场部要求比较早做出来，交给我们的主办方，可能里面的内容还是我们之前准备的一些东西。最近两天大家也在讨论一些新的东西，包括 Scaling Law 是不是已经碰到天花板，大模型这个事情是不是还会走下去，有很多的看法，我也不断被大家来问这样的问题。所以我也不一定会按照这个里面的所有内容来讲，还是跟大家讲一讲我们最近的思考。这是今年年中发布的关于人工智能曲线，可以看到这上面有很多跟人工智能，跟大语言模型相关的词汇，这些词处在里面不同的位置上，也代表着公众对于这件事的关注度。我个人理解，现在已经越来越像舆论，媒体热度的曲线，而不是真正技术引领上的曲线了。大家可以看到，里面有很多的新的东西，包括具身智能、智能体等等的技术，仍然处在非常快速上升的曲线上。所以，从这一波人工智能发展的角度来看，当下还是处在非常快速上升的阶段。所以，大家因为 Scaling Law 撞墙，就担心整个行业会突然进入低谷期，这个担心可能有点多余。就像我们担心人工智能会统治人类一样，还有点太早，不妨让子弹飞一会儿。在非常狭窄的意义上来说，Scaling Law 确实遇到了一些挑战。可以看这条曲线，在语言能力上，单单从语言能力上来看，大模型确实已经类似到了上一代人工智能遇到的天花板问题：所有的能力已经接近了人类的极限、人类专家可以评价的极限。大家可以回想一下，上一代人工智能之所以进入发展瓶颈期，就是因为这个，我们人类已经没有办法教 AI 如何来突破了。我们人类的天花板在那儿摆着，所有数据，喂给 AI 的数据都是来自人类。是不是能突破这个天花板？这可能是现在大家要想的问题。这是从语言模型的角度来看。但本质上，从研究、技术角度来看，它不像上一代的人工智能技术。上一代人工智能技术底层的神经网络、卷积神经网络等等，现在看起来还比较简单，基本上大家已经非常快速收敛，并且趋于稳定了。但是预训练模型或者大训练模型底层的研究，仍然在非常快速地迭代，还有大量空白的空间，大量研究人员在做新的突破，每一次新的突破都会带来一些新的机会，我们担心碰到天花板或者碰到南墙，这个事情确实是有一点过早。我们刚才说的是语言模型，语言模型确实碰到了很现实的问题，数据好像都喂进去了，智能提升速度已经有一些放缓。但是除了语言之外，还有很多的事情，比如说视觉、听觉，这些空间还非常非常的大。比如，视觉理解还有大量的问题需要去研究。对于人眼所看到的复杂情景，现在的模型还不能很好地全面地类比，跟人类的差距还是非常非常明显，这里面我们还有很多事情要做。我们最近也在这方面花了很多的力气做这样的事情，让我们的视觉理解的能力跟硬件、端侧的设备结合，让端侧设备具备更强的理解能力。因为我们现实世界很多的任务，都是要结合不同模态信息的输入，包括语言、视觉、听觉。总结起来看，我们可以看这一张图。我们把人工智能发展的阶段、进步的阶梯分为五个层次，其实 OpenAI 也有类似的分法。在我们的理解里面，前三级跟 OpenAI 非常类似。首先，最简单的、最重要的是语言能力，以及其他模态，我们统称为多模态能力——视觉、听觉还有大量的空间。第二层，逻辑思维能力，也是最近大家热议的 OpenAI 的 o1。我们国内也有很多的团队在做强推理能力，复杂问题解决能力的模型，也在持续往前演进。逻辑推理能力上，我们大概能走到接近 60% 的人类水平。再往上，我们怎么让大模型，AI 长出手脚，使用各种各样丰富的工具，产生更大的生产力，也就是工具调用的能力，也是最近热议的一件事。我们最近也有小小的突破，让 agent 帮助人操作手机上的 APP，PC 上的应用，解决一些重复性的、过程性的工作。再往上，可能（和 OpenAI）略微有一些差异，我们认为四五两级分别是 AI 的自我学习能力。人的能力、人的智能之所以能持续不断的更新迭代，在于人是有自我学习能力的。人可以在不断的实践，反馈当中不断的提升自己，创造新的数据、经验、智能、工具，这些能力才是人类往前得以突进，创造新事物的核心能力。我们希望 AI 能够具备更强的自我学习能力，这样才有可能像人一样去突破现有的天花板，创造新的东西，未来利用这种能力去探索、研究、寻找科学的新边界。我们最近做的一件事，包括在多模态能力上研究如何把视觉、听觉能力，声音的能力融合起来，加上非常强大的语言理解能力，去解决现实当中的一些问题。OpenAI 对于人工智能发展的分级发展脉络，叫通用人工智能之路，大家可以看到清晰的演进路线。大语言模型到多模态，到工具的使用，到自学习，我们可以看到整个路径是非常清晰的。为什么会这样？语言是基础，人类本身的大脑智能就是多模态的，再使用工具连接物理世界，最终实现自我学习。我们跟脑科学研究的专家、神经科学专家等等跨学科的专家一起来做了一些探讨。现在人工智能技术的演进，已经触及到通用人工智能的一些方面。人类的大脑分区块，多样化，这是现代脑科学证实的事情，包括语言能力、逻辑推理能力、视觉能力、触觉能力、运动能力等等。彩色部分，其实是现在 AI 或者大模型已经触及到的部分，灰色的部分，是我们暂时还没有触及或者相对比较少的部分，包括手脚这种使用外部工具的能力。就跟刚才我们画的阶梯状图一样，在自然语言的理解和使用这方面，已经接近人类最好的上限。在逻辑推理、情感、创新方面、工具使用方面，我们也有一定的突破，但是仍然还有一些地方仍有大量的空白，所以下一代的 Scaling law 到底是什么？我们可能在这些空白区域，或者说发展得还没有那么完善的区域，去找到更多的 Scaling law 发挥效果的地方。在这个过程里，我们可以发现，智谱的发展路径其实是在对标 OpenAI。对标 OpenAI，在于我们的理念非常相似。我们认为，人类智能或者通用人工智能一定不是单向能力上限的突破。大家想一想，上一代人工智能，不管是 NLP（自然语言处理）还是计算机视觉，单向能力上限突破最终结局是什么？仍然是工具型的成果，无法解决现实生活当中、我们期待解决的通用性问题，只能利用大数据解决小任务。这一代生成式人工智能或者大模型能够解决的问题，恰恰是另外的问题，我用大数据、小任务，简单的任务进行训练，去解决更多的问题，这才是这一代生成式人工智能要解决的核心问题。但是要解决多样化问题，一定是多项目能力的组合。很难想象大家在日常工作的任务当中，或者说跟社交的生活当中，只使用一种感知能力，仅仅只使用一种感知能力，这是很难想象的事情。解决现实生活、工作当中的问题，一定是多项能力的组合，这也是为什么我们做各种类型的，不同模态各种能力的全面组合。我们 8 月份新发布的新一代模型，是包含了各种能力组合的产品矩阵，从文本能力开始作为最好的底座，上面结合视觉、语言、代码能力，我们让它能够具备全面的、通用化的能力，来面对通用化的任务。8 月，我们也接受了业界、学术界、公众公开的评测和检查检验，效果还是非常不错的。四代的模型跟国际上第一梯队模型打得有胜有负，这是我们很欣慰看到的事情。在这个基础之上，还会有更新的能力，比如视频生成的能力，我们做了全新升级，有更高的码率，每秒 60 祯视频生成，更高的 4K 清晰度，更逼真的画面，并且还可以结合我们的声音能力，为视频自动的进行配音。大家知道，电影从默片到有声电影的进步，是电影史上非常重要的跨越，视频的生成从完全无声画面，到能够同时生成配音，也是巨大的进步，表示着我们再一步向物理世界的理解和生成迈进一步。我们不仅能够生成更高清晰度的视频，而且视频比例，更高的生成速度，多通道同时生成多个视频，这样大家可以效率更高一些。这是 AutoGLM，让大家体验用语言、语音操纵手机的能力，相信关注我们的朋友，最近也看过这样的视频介绍，体验过我们相应产品的内测。我们这个产品发布以后，收到了广泛的关注，过程当中确实有很多的反馈给到我们，虽然还是比较早期的尝试。经过这一个月的测试和反馈，我们努力让这个产品继续迭代，大家如果感兴趣的话可以持续关注，我们还会有新的更新，开放给大家。时间原因，给我的时间比较少，这个视频我们就不再放完了，大家感兴趣可以自己体验一下。通过强化学习的路径，我们使得大模型像人的大脑一样，使用工具的成功率大大得到了提高，我们认为由原来通用任务上可能只有 20% 左右的成功率，翻了 1 倍，接近 40% 的准确率。未来，希望借助与我们全面模型的能力，多模态、跨模态，以及通用的 AI Agent 能力连接大模型大脑，和更多智能化设备，让 AI 能力更快落地，走入物理显示的世界，有着人机交互的新体验。我感觉这个时代已经正在到来，智谱在这个过程当中，也秉持双轮驱动理念，不断在技术上进行突破，同时也不忘把我们技术转化成更新的产品，在市场上给大家创造更多的客户价值。我的分享就到这里，谢谢大家！

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编辑:杨惟义

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根据《上市公司监管指引第2号一一上市公司募集资金管理和使用的监管要求》等相关规定，为提高资金使用效益、增加存储收益，增加股东回报，在确保不影响募集资金投资项目建设和募集资金使用并有效控制风险的前提下，公司拟将首次公开发行股票募集资金的存款余额以协定存款方式存放，以更好地实现公司现金的保值增值，保障股东利益，并授权公司法定代表人签署上述协定存款事项相关的各项法律文件，授权公司管理层根据募集资金投资计划的使用情况调整协定存款的余额，存款利率按与募集资金开户银行约定的协定存款利率执行，期限自董事会审议通过之日起不超过12个月，具体事项由公司财务部负责组织实施和管理。