OpenAI 说，Scaling Law 是大模型的关键。但AI创业者中，有人看到Scale之外的另一面。面壁智能的小钢炮模型，只有 8B 大小，却可以跟去年GPT-4V 的多模态能力对标。CEO李大海说，面壁不玩资源游戏，而是注重数据质量与算法。面壁如何进行精明的模型训练？为什么聚焦端侧？开发端侧，如何距离用户更近？本期播客，我们请来了面壁智能联合创始人兼CEO李大海，讲了他的AI创业，面壁开发的端侧模型，还有与云端协同的未来。嘉宾介绍：李大海，知乎联合创始人、CTO，面壁智能联合创始人、CEO。Google中国创始员工之一。时间轴：00:01:51: 我被时代感召，all in AGI00:05:57：只有LLM可不行——AGI离不开Agent00:09:06：宗旨是距离用户更近，从端模型到边模型00:16:18：小目标：26年底，端侧模型达到GPT4水平00:22:04：训练效率大增：不靠Scale，靠高质量数据00:26:03：公司一年商业模式全摸了一遍，多个场景落地00:30:20：走向用户的路，怎么个走法儿？就两点！相关阅读：对话面壁智能李大海：Scaling Law 之外，大模型的另一条关键路径关于我们这里是极客公园旗下的科技创业者社区 Founder Park 出品的 AGI 系列播客节目。「AI局内人」，国绕 AGI 相关领域的技术发展、产品方向以及新的商业模式进行探讨和交流。Founder Park 正在搭建 Al Native 的产品交流群，群内聚集着致力于在大模型相关领域创业的创业者、产品经理、研发工程师、对大模型技术和场景应用开发进展感兴趣的学者及投资人。对更多内容感兴趣，欢迎关注公众号「Founder Park」。

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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