主要观点总结
本文讨论了人工智能的卓越发展、大模型时代的机器学习理论、大模型在AI领域的应用以及未来展望。文中提到，尽管大模型带来了令人瞩目的成果，但其理论研究相对滞后，需要深入探索其本质。北京大学智能学院教授王立威从理论视角探讨了大模型的能力边界和理论对AI未来发展的影响，认为大模型时代需要重新定义泛化、可解释性，并强调青年学者应勇于探索未知领域。王立威教授鼓励探索新框架，并指出理论研究需关注更深层次的本质问题，而不仅仅是解释现象。
关键观点总结
关键观点1: 大模型时代的机器学习理论挑战
大模型时代带来技术突破，但理论研究相对滞后，需要探索其本质，而非仅仅解释现象。
关键观点2: 大模型在AI领域的应用
大模型正逐渐渗透至各行各业，尽管带来便利，也面临可解释性、泛化能力等问题。
关键观点3: 理论对AI未来发展的影响
王立威教授认为，理论研究应更深入地探讨本质问题，而非停留在解释现象层面，这有助于指导未来研究和实践。
关键观点4: 青年学者的探索与挑战
王立威教授鼓励青年学者挑战现有框架，探索未知领域，并强调探索需要勇气，承担风险。
文章预览
人工智能的卓越发展 源于对技术与产业本质的洞察 机器之心全新视频栏目「智者访谈」 邀请领域专家，洞悉 AI 核心技术与行业趋势 为从业者量身打造 深化行业认知，激发创新思考 与智者同行，共创 AI 未来 以英伟达为代表，近期美股科技巨头市值蒸发超过万亿，引发了市场对 AI 泡沫破裂的担忧，特别引发焦虑的是大模型领域，甚至有人将其与互联网泡沫相提并论。 我们惊叹于当前 AI 的成果，但若深究其过程则往往感到失落。在生成式 AI 盛行的当下，这种矛盾心理尤为突出。 大语言模型（LLM）的通用能力是一个意外的收获，为了改进机器翻译序列处理而提出的 Transformer，性能是如此强大，已经成为语音、文本、图像领域事实上的基础架构，并且展现出一统模态的巨大潜力。从 GPT-3 到 GPT-3.5（即 ChatGPT），模型能力似乎有了质的飞跃，但二者
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