人工智能大模型如何引领智能时代的革命？
- 人机交互革命：大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度？
- 计算范式革命：大模型如何影响现有的计算模式，并推动新一代计算技术的演进？
- 认知协作革命：大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作？
随着科技的飞速发展，人工智能已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。现下，人工智能大模型飞速迭代，比如GPT-3、GPT-4，正在向着GPT-5迈进；文生图、文生视频更是层出不穷，比如AIGC、Sora，科技的发展正在不断改变着我们的生活方式和工作方式。我们正在经历着一个全新的智能时代。
那么下面将就本期的话题探讨一下。
人机交互革命：大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度？
可以说，大模型的智能化离不开复杂的结构和海量的数据训练，基于大模型的深度学习能力，大模型能够更深入地理解语言的语义和上下文，这也就意味着我们与大模型训练后的智能体沟通的自然性，让智能体不再简单的是AI，而是成为一定意义上的社会人。比如我们经常会用到的GPT-4、通义千问、文心一言等，
通过海量用户海量语言沟通训练，人机交互时回答的内容也比最初使用的准确度和自然性有了巨大的改变。刚开始使用时可能有时候不能回答你的问题或者答非所问，现在除了结构化的内容可以准确输出外，非结构化的沟通语言也能有很精辟的回复，这就是大模型人机交互的进步。
计算范式革命：大模型如何影响现有的计算模式，并推动新一代计算技术的演进？
说到这个问题，我们可以先来想想大模型的发展以什么为动力，比如：算力、存储、模型等。可以说大模型的发展最重要的也是这三大助力，海量的训练数据需要巨大的存储，这就要求新一代计算技术必须能提供更高性能、更高效的计算和存储技术；大模型的深度学习离不开强大的算力，而强大的算力离不开更高效、更强大的计算芯片，离不开更智能、更灵活的算法和框架，这又进一步推动了计算技术的演进；而算力的发展，同样推动了模型的优化，促使研究人员为了降低计算复杂度和提高模型性能而不断提升计算技术，总之，大模型与计算技术演进是一个相互促进，共同进步的过程。
认知协作革命：大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作？
大家在使用大模型的过程中，不知道有没有注意到有一个反馈功能，比如通义千问
大模型也是通过反馈功能，记录与用户的交互习惯，不断学习，从而能够根据用户的偏好、习惯和需求进行个性化交互。这使得机器能够更好地适应不同用户的特点，提供更加贴心和精准的服务。同时呢，大模型可以处理文本，图像，语音等多模态的数据信息，这也进一步提升了大模型理解复杂语言的能力，也是通过这样不断地学习，优化，大模型才能更好的促进人类和机器在认知任务上更紧密的协作。
