主要观点总结
本文主要介绍了月之暗面创始人杨植麟关于大模型公司面临的挑战、新数学模型K0-math的发布、AI的发展趋势以及竞争和出海的看法。他认为，Scaling Law依然有效，只是Scale的东西变了，现在强化学习成为重要的技术路线。同时，他也谈到了AI初创公司的挑战和机遇，以及模型迭代和商业化的问题。
关键观点总结
关键观点1: 大模型公司面临的挑战
杨植麟表示，大模型公司面临融资、商业模式、技术迭代等多方面的挑战。同时，顶尖模型的Scaling Law是否失效也引起了行业的讨论。
关键观点2: 新数学模型K0-math的发布
杨植麟介绍了K0-math模型的发布和特性，包括其解决数学问题的能力、展现解题思考步骤的能力以及在数学基准测试中的表现。
关键观点3: AI的发展趋势
杨植麟表示，AI的发展就像荡秋千，会在算法和算力之间来回切换。他认为强化学习是未来的重要趋势，而预训练模式仍然有潜力可挖。
关键观点4: 竞争和出海
杨植麟谈到了AI创业公司的竞争和出海问题，他表示关注用户价值和思考能力的提升是竞争的关键。对于出海，他主张先聚焦然后全球化，需要更耐心。
关键观点5: 商业模式和商业化
杨植麟表示，对于商业化，留存和技术的进展是高度正相关的。他们现在最关键的是提升留存和有机增长。
文章预览
Scaling Law依旧有效，只是Scale的东西变了。 文 ｜ 邓咏仪 编辑 ｜ 苏建勋 来源 ｜ 智能涌现（ID：AIEmergence） 封面来源 ｜ 作者拍摄 进入2024年，中国大模型公司面对的牌局愈发艰难。一方面，在2023年快速入局，获得了大额融资、高昂估值的“六小虎”们，面对着各种声音——AI应用同质化、尚未跑通的商业模式。 在另一面，以OpenAI为首的顶级模型迭代速度放缓，GPT-5迟迟未发，近期整个行业都在讨论：大模型的Scaling Law是否失效了？ 但久未露面的月之暗面创始人杨植麟表示：Scaling Law依旧有效，只是Scale的东西变了。 月之暗面创始人杨植麟 图源：作者拍摄 11月16日，月之暗面正式发布新数学模型K0-math。 这是一个专注于计算能力的数学模型。在Demo中，K0-math不仅展示了能够解决数学竞赛中的高难度数学题，更难得的，是能够展现解题时的分布思考步骤
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