主要观点总结
本文是中国工程院院士沈向洋在第四届“青年科学家50²论坛”上关于大模型的演讲摘要。他分享了关于大模型的10个思考，包括算力门槛、数据的重要性、大模型的未来发展、AI治理等方面。此外，文章还涉及其他相关话题，如AI的应用场景、行业大模型的发展趋势、AI Agent的落地应用等。
关键观点总结
关键观点1: 沈向洋在青年科学家论坛上的演讲内容
沈向洋分享了关于大模型的10个思考，包括算力门槛、数据的重要性、大模型的未来发展等。
关键观点2: AI的应用场景
沈向洋提到AI的应用场景非常广泛，如文生文、文生图、文生视频等。
关键观点3: 行业大模型的发展趋势
越来越多的行业大模型被开发和应用，个人大模型也成为未来的趋势。
关键观点4: AI Agent的落地应用
沈向洋提到AI Agent是未来的超级应用之一，目前正在从愿景走向落地。
关键观点5: AI治理的重要性
人工智能对各行各业以及整个社会的影响巨大，因此需要重视AI治理。
关键观点6: 人工智能与物理学的对比
虽然人工智能还没有完善的理论，但人工智能的发展类似于物理学的发展，需要不断的研究和探索。
文章预览
“ 9月28日，美国国家工程院外籍院士沈向洋 在南方科技大学举行的第四届“青年科学家50²论坛”上 做了 《通用人工智能时代，我们应该怎样思考大模型》 的主题演讲，给出了他对大模型的10个思考。其中他指出， 过去10年，大模型用到算力的增长，一开始是每年六七倍的增长，后来每年超过4倍的增长。他在现场问大家一个问题，如果有一件事情一年涨4倍，10年会涨多少倍？ 答案是：10年就是100万倍。 大模型干到今天了，下一步应该怎么办？我们要建一个世界模型，就算是多模态的，底层的物理模型也是没有的，所以要做这样一个世界模型。世界模型就是你不仅要读万卷书，还要行万里路，把世界上更多的知识再反馈回你的大脑里。所以应该做机器人。他建议深圳应该下定决心做机器人，做具身智能。机器人里面有一个特别的赛道叫自动驾驶
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