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  • 百度CTO王海峰:AGI曙光已現(xiàn),Scaling Law仍有效|新智元十周年峰會

    作者:主觀唯心主義的幻想 來源:海南 瀏覽: 【】 發(fā)布時間:2025-09-19評論數:

    新智元報道

    編輯:編輯部

    【新智元導讀】十年間,從AlphaGo到AGI曙光初現(xiàn),AI一路狂飆。新智元十周年峰會現(xiàn)場,百度CTO王海峰傾力分享,AI正加速解鎖「全面」與「通用」的雙重突破。值得一提的是,在百度內部,超45%每日新增代碼由AI自動生成。

    2025年,AI如同一顆「超新星」,穿越時間和空間的界限,點燃了文明的無限可能。

    它,不再是冰冷的算法,而是化作宇宙的脈動,成為「第四次工業(yè)革命」的星際引擎。

    過去9個月,我們見證了,大模型飛速進化,超級應用大批涌現(xiàn)。

    年初,o3橫空出世,標志著LLM正式進入「推理時代」。

    隨后,谷歌Gemini 2.5 Pro、xAI Grok 4、OpenAI GPT-5等國內外大模型相繼誕生,再次為Scaling Law輸血續(xù)命。

    現(xiàn)如今,AI的智能水平,已達到了人類博士級別。

    史上第一次,OpenAI和谷歌Gemini 2.5 Deep Think,雙雙奪下了國際奧賽IMO 2025冠軍。

    上半年,百度發(fā)布了文心大模型4.5、文心大模型X1、文心大模型4.5 Turbo及文心大模型X1 Turbo四款模型。

    半個月前,谷歌Nano Banana發(fā)布后瞬間成為頂流,一句話P圖,被全網整出各種花活兒。

    老照片修復、等距圖標位置、3D手辦等,全部拿捏。甚至,有網友直呼,「PS終結者來了」。

    這一年,AI的傳奇仍在續(xù)寫,而我們,都是這場星際旅程的見證者。

    在新智元十周年慶典上,百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰以「通用人工智能的曙光」為題,獻上了一場連接歷史與未來的思想盛宴。

    AI十年蝶變

    從AlphaGo到大模型爆發(fā)

    演講伊始,王海峰便將思緒引向了十年前——2015年。

    這一年,不僅是人工智能發(fā)展的重要轉折點,更是新智元意義非凡的起點。

    正是在2015年,新智元正式成立,并逐漸成長為廣大AI從業(yè)者與愛好者,關注行業(yè)動態(tài)、把握技術前沿的核心平臺。

    王海峰回憶道,「早在新智元成立之前,楊靜女士就建了一個群叫『靜沙龍』,當時我加入了這個群,從中了解到一些行業(yè)信息」。

    有了新智元以后,越來越多的人從這個平臺了解到行業(yè)的發(fā)展。

    可以說,在過去波瀾壯闊的十年里,新智元真正見證了AI領域的飛速躍進。

    同樣在這一年,AI如洶涌浪潮般席卷全球,開啟了一個全新的智能時代。

    這是首次,AI在沒有讓子的情況下完勝,打破了此前業(yè)內「AI十年內無法戰(zhàn)勝人類圍棋手」的預言。

    圖右:2016年,AlphaGo擊敗世界頂尖「九段」棋手李世石,引發(fā)全世界轟動

    緊接著11月,谷歌TensorFlow正式開源。

    自此,它成為ML框架的基石,支撐起整個深度學習生態(tài)的蓬勃發(fā)展。

    12月,奧特曼、馬斯克等人一同創(chuàng)辦了OpenAI,如今已經成為改變全球AI格局的巨頭。

    同樣在這一年,何愷明等人提出的ResNet(殘差神經網絡),在ImageNet挑戰(zhàn)賽上成功奪冠。

    論文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385

    這些里程碑式的事件,將AI從抽象概念變成可觸達的現(xiàn)實。

    而在中國,百度作為AI領域的先行者,也在2015年取得了豐碩的成果:

    自研深度學習框架,并于2016年開源

    率先將大規(guī)模神經網絡機器翻譯推向大眾,領先谷歌超一年

    小度系列的前身度秘上線

    自然語言處理、搜索、語音、視覺等領域,全面擁抱深度學習

    拉長歷史的鏡頭,人工智能的探索,早于AI一詞的誕生。

    早在1940年代計算機問世之初,人類便開始播下了AI的種子——1947年,機器翻譯的構想首次提出。

    同期,神經網絡雛形與圖靈測試如星火初現(xiàn)。1956年,達特茅斯會議上,人工智能這一術語正式誕生。

    從此,AI的航程跌宕起伏。每當新技術涌現(xiàn)時,人們的期待如熱潮高漲;若未達預期時,則又跌入谷底。

    然而,近十年,這條AI發(fā)展曲線一路上揚,原因顯而易見。

    LLM等前沿技術的突破如泉水般涌出,落地應用如繁花般綻放,真正展現(xiàn)了AI在人類生產實踐中的價值。

    如果用一句話解釋,人工智能是什么?

    王海峰給出的定義是,「人工智能的目標是——模擬、延伸和擴展人的智能」。這不僅僅是技術追求,更是人類對自身潛力的無限探索。

    七十多年的發(fā)展,AI經歷了四代技術演進:人工規(guī)則、統(tǒng)計機器學習、深度學習、大模型。

    大模型與深度學習的差別,在于其超強「通用性」。

    一個基礎大模型完成訓練后,就可以解決不同場景的問題。甚至,只需微調就能適配新的場景。

    這種從「人工」到「自動」,從「算法通用」到「模型通用」的飛躍,讓AGI的曙光愈發(fā)清晰。

    AGI曙光已現(xiàn),全面覺醒

    AGI的定義因人而異,但王海峰認為,「技術的通用性」和「能力的全面性」是兩個核心。

    換句話說,當AI技術越來越通用,能力越來越全面,它就越接近AGI。

    通用性

    「通用性」,可以從任務、語言、模態(tài),以及場景等維度來闡釋。

    · 跨任務

    十年前,百度推出度秘(Duer)時,后臺依賴多種NLP技術,如理解、交互等。

    彼時,NLP領域細分無數子方向——詞法、句法、語義、識別、抽取、摘要、問答等等,皆需專屬的算法與模型。

    如今,LLM如同一把萬能的鑰匙,一個模型即可解決所有任務,且效果超越以往,展現(xiàn)出無與倫比的任務通用性。

    · 跨語言

    自然語言,是人類「溝通」與「思維」的載體,靈活多義,且有各種歧義,分析起來比較困難。

    形式語言如Python、C++等結構明確,一段正確編寫的形式語言,通??杀晃ㄒ唤忉尅⒕幾g和執(zhí)行。

    如今,LLM就像一個黏合劑,將自然語言與形式語言融于一體。

    一個模型即可理解中文、英文等自然語言。同時,也可生成可執(zhí)行的代碼,架起了從「思考」到「執(zhí)行」的橋梁。

    至今,Karpathy賬號上方還Pin著這句話:英文是最熱門的編程語言

    · 跨模態(tài)

    過去,語言、語音、視覺領域的研究各自為戰(zhàn),鮮有交集。

    而多模態(tài)大模型的出現(xiàn),真正將這些領域統(tǒng)一,大幅提升了模型的通用性。

    以谷歌Gemini 2.5 Pro為代表,一個原生多模態(tài)模型,可同時處理文本、圖像、音頻、視頻、代碼等多種信息形式。

    再來看百度,最新數字人技術,基于文心4.5 Turbo,模型不僅能輸出劇本、臺詞,還能協(xié)調語音、表情、動作等多模態(tài)內容。

    它像一位真正的導演一樣,同時兼顧驅動多模態(tài)的協(xié)同。

    由此,數字人的「神、形、音、容、話」才能達到高度的統(tǒng)一。

    一個案例中,數字人老羅直播間賣雞蛋,語言、動作、神情,甚至與助手的配合,做到了比真人的表現(xiàn)還好。

    · 跨場景

    百度飛槳深度學習框架+文心系列模型,已廣泛應用于搜索、翻譯、醫(yī)療、金融、工業(yè)等多個領域。

    場景通用性,覆蓋了各行各業(yè)。

    全面性

    AI的全面性,是模擬、延伸和擴展人類智能的關鍵。

    人類智能涵蓋了諸多方面,如感知、推理、創(chuàng)造等等,每個人都能列出一長串描述智能的詞語。

    在王海峰看來,理解、生成、邏輯、記憶是其中的核心基礎能力,這四項能力越強,越接近通用人工智能。

    它們如同AI的四根支柱,這些能力增強的同時,其他能力也會隨之提升。

    就以文心X1 Turbo為例,讓它以「一條中軸線,串起北京的歷史」為主題進行創(chuàng)作。

    它首先會理解需求,然后梳理文章邏輯結構、挖掘相關素材,最終輸出文采斐然的文章。

    其思考過程清晰可見,展現(xiàn)了理解、邏輯、記憶、生成的完美協(xié)同。

    隨著這四大基礎能力的增強,AI綜合實力會跟著「水漲船高」,我們離真正的AGI也就越來越近了。

    每日新增代碼,超45%由AI生成

    AI之所以具備了「通用性」和「全面性」,背后一定離不開「AI時代的技術棧」——算力、框架、模型和應用。

    與傳統(tǒng)IT技術棧相比,AI時代以「芯片」為基礎的算力層依然是基石,中間新增了兩層核心。

    以百度為例,昆侖芯片提供算力支持,飛槳與文心構建技術中樞,最終支撐AI的規(guī)?;涞?。

    截至目前,百度生態(tài)已凝聚了超2300萬開發(fā)者,服務了76萬家企業(yè),從側面印證了AI生態(tài)的繁榮。

    AI,是第四次工業(yè)革命的核心驅動力量。

    與前三次革命一樣,其核心技術都具備了強大的通用性,并逐步實現(xiàn)了標準化、自動化、模塊化。

    而如今,通過深度學習框架和大模型,AI正加速進入「工業(yè)大生產」階段,推動技術與產業(yè)的進步。

    在應用層面,王海峰還分享了多個生動的案例:

    翻譯:百度翻譯支持203種語言,兼具審校、潤色、術語查證功能

    代碼生成:百度內部每日新增代碼,超45%由大模型生成,且比例持續(xù)攀升

    還有在工業(yè)設計中,AI輔助仿真大幅提升效率;在電力場景中,為南方電網處理海量知識、故障維護,實現(xiàn)創(chuàng)新減負。

    演講尾聲,王海峰再次強調,「Scaling Law依然有效,其影響正從預訓練、后訓練遷移至推理階段」。

    大語言模型潛力持續(xù)釋放,多模態(tài)模型日趨成熟,智能體應用正加速普及。

    可以預見的是,AI的技術飛躍,終將推動產業(yè)和社會的持續(xù)進步。

    通用人工智能的曙光已現(xiàn),它不僅在重塑技術格局, 更在重構人類文明的未來。

    這是一場,關乎我們每一個人的變革。