- 引言：AI 大模型的 “进化” 意义
- 提出核心问题：其进化历程中从 “参数竞赛” 到 “场景落地” 的转变逻辑，及技术突破的底层逻辑
- 第一阶段：AI 大模型的 “参数竞赛” 时代（2018-2022 年左右）
- 典型表现：从百亿参数到千亿、万亿参数模型的快速迭代（如 GPT 系列早期版本、PaLM 等）
- 驱动因素：算力提升（GPU 集群等）、数据量激增、基础算法（Transformer 架构）的支撑
- 阶段价值：夯实模型 “认知基础”，让大模型具备初步的通用能力
- 第二阶段：转向 “场景落地” 的关键转折（2022 年底至今）
- 转变信号：行业从 “比参数” 转向 “问价值” 的舆论与实践变化
- 转变原因：参数竞赛的边际效益递减（算力成本高企、泛化能力瓶颈）；市场对 “实用价值” 的需求凸显；政策对 AI “落地性” 的引导
- 典型案例：大模型在垂直领域的应用（如医疗领域的辅助诊断模型、金融领域的风险预测模型、政务领域的智能办事系统等）
- 进化背后的技术突破逻辑
- 底层逻辑一：“基础能力 + 垂直适配” 的技术路径优化
- 底层逻辑二：“数据质量” 替代 “数据数量” 的核心转变（小样本学习、数据清洗技术的突破）
- 底层逻辑三：算力 “精打细算” 的技术支撑（模型轻量化、分布式训练优化等）
- 底层逻辑四：跨学科融合的推动（AI 与领域知识的结合，如与医学、法学的专业知识融合）
- 未来展望：场景落地时代的技术突破方向
- 可能的重点：更高效的适配技术、低算力场景的模型部署、与实体经济的深度融合技术
- 需警惕的问题：避免场景落地中的 “技术悬浮”（为落地而落地，忽视实际需求）
- 结语：总结进化逻辑，强调 AI 大模型 “价值导向” 的发展内核
