主要观点总结
李沐回到母校上海交大，分享了他的职业经历、对AI的见解和创业经历。他讨论了语言模型、算力、数据、算法等关键因素，并强调了高质量数据、改进算法和评估的重要性。李沐也分享了他在不同领域（大公司、PhD、创业）的经验，并讨论了动机、目标选择以及持续自我提升的方法。最后，他提到了技术的快速发展和变革带来的机遇与挑战。
关键观点总结
关键观点1: 李沐的职业生涯
李沐从上海交通大学毕业后，经历了大公司、PhD和创业等多个阶段，分享了在不同领域的经验和心得。
关键观点2: 语言模型、算力和数据
李沐讨论了语言模型、算力、数据和算法在AI中的关键角色，强调了高质量数据和改进算法的重要性。
关键观点3: 不同领域的经验
李沐分享了在大公司、PhD和创业中的经验，并讨论了动机、目标选择和自我提升的方法。
关键观点4: 技术变革的机遇与挑战
李沐认为技术快速发展和变革带来了机遇，但也需要付出更多努力来应对挑战。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 昨天，李沐回到了母校上海交大，做了一场关于 LLM 和个人生涯的分享。 本文是机器之心梳理的李沐演讲内容（根据 B 站用户 @考拉klkl上传的视频整理， 感谢这位同学的录制，视频链接见文后。 ） 图源：上海交通大学特聘教授俞勇朋友圈。 Hi！大家好，说我是计算机杰出校友有点不敢当。很多年没有回来，这次回国想见一见本科导师。我的 AI 启蒙导师李老师说，来都来了，要不做个报告吧。 本来我想讲一些关于语言模型的知识，但听讲座的各位不一定都是这个方向，所以我加了一些这些年转了很多地方、做出的不同选择的感想。 第一部分我会讲得稍微技术一点，是有关整个语言模型的现在，以及未来情况的预测。 语言模型可以分为三块：算力、数据和算法。所以语言模型也好，整个机器学习模型也好，本质上就
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