…在这次深度访谈中，他再次证明⾃⼰是个真 正“懂”⼤模型的创业者，所以本⽂中有许多反共识的观点：杨植麟觉得微调最终会不存在， tokenizer
最后也不⼀定是必须的；硅⾕⼤模型训练者们担⼼数据瓶颈和能源限制，他反⽽觉得所有问 题都是互相关联的，多模态可以缓解数据短缺，合成数据则可以通过改变计算范式解决能源问题。 本⽂还试图回答另⼀个外界普遍关⼼的问题：⼀家新创⽴的
AGI
公司如何超越
OpenAI？杨植麟的答案 esentation
其实有差距。架构其实解决的是这个问题。
通过
AI
⾃我进化克服数据稀缺性的瓶颈是第⼆层的另⼀个问题。今天的
AI
其实像⼀个⿊盒，这个⿊盒 有两个输⼊：电源线和数据线，输⼊这两个东西后，盒⼦就能产出智能。随后⼤家意识到，数据线的 输⼊是有限的，这就是所谓的数据瓶颈问题，下⼀代
AI
需要拔掉数据线，做到只要源源不断地输⼊电 ⼒，就能源源不断地输出智能。 这两个核 le
up，但如果只看语⾔模型 和⽂本，base
model
的
scaling
效果仍然远远超过⽤⼾的，但我认为最终会转移到⽤⼾的
scaling
law，只是个时间问题。
现在⾯对数据瓶颈，这⼀点尤为重要。特别是⼈类偏好数据，它⾮常有限，但没有它⼜不⾏。我觉得 这也是每⼀个AI-Native
产品现在最值得思考的问题之⼀。所以，⼀个不⾜够关⼼⽤⼾的公司最终可能 也没法实现
AGI。

（模型推理计算成本）仍然较高。在短时间内， 算力、能源仍然会是大模型领域令人头疼的高墙。 根据报告【1】，能源消耗将会是 2030 模型 scaling 最卡脖子的因素。也就是说，在算力到 达瓶颈之前，首先可能会出现电能供应不足甚至交不起电费的问题。因此，算力层可以根据大模 型底层技术的特性，产出针对性的芯片，尤其是加速运算和降低能耗。这是未来 AI 芯片领域的 最优竞争力。 那么，把 为改善搜索引擎的质量和相关性而提出的，他能够构建并 理解实体及其之间的关系，能够整合不同来源的文档实现跨文档的实体关联，这使得知识图谱可 以对用户查询提供更加精确和语境化的回答，可以突破向量计算的瓶颈而执行多步推理、逻辑推 理。尽管有这些优势，知识图谱因其较高的构建和维护成本高，过去这几年也遭到了较多的诟病。 大模型技术的出现，为知识图谱技术的发展提供了新的机遇窗口。如何充分利用大语言模型 111 亿美元。最近谷歌 CEO Sundar Pichai 也表示，谷歌超 25%新代码均由 AI 完成。 很重要的一个原因是编程像数学一样结果非常容易评估，但是当下的 AI 编程有两个很大的 瓶颈，第一个是缺乏对领域知识的理解，比如 GitHub Copilot 对所有的编程语言用的都是一样 的模型，它甚至无法保证生成的这个编程语言的语法一定是正确的。 第二个是它缺乏原生的 IDE 支持，这也是因为时间关系，以前的

商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 25 颠覆式创新的四种方式政企、创业者必读 DeepSeek-R1突破了大模型Scaling Law瓶颈 导致大模型悲观论 认为大模型的能力无法进一步得到质的提升 开辟强化学习新范式 从预训练Scaling Law转变为强化学习Scaling Law 大数据+大参数+大算力的 预训练Scaling

输出需包含注释 。 ” 结果精准高效 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题 、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案 。 ” 激发模型深层推理 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，

千人千面服务运营，精确促达客户，减少投放打扰，提升会员价值，减少 会员流失率。 客户案例篇 CASE 客户案例篇 CASE 国有四大行之一，世界领先的大银行之一。 中国工商银行 客户需求： 突破集中式数据库事务支撑瓶颈 减少大量校验和修复交易数据局面 解决方案： 提供分布式事务的技术输出和技术支持 提供分布式事务的最佳实践等咨询服务 客户收益： 统一的分布式事务能力，成本低质量高 多场景支持，支持同步、异步场景

Django REST framework。你可以直接使用或参考Weblate 客 户端。 1.12.1 身份验证和通用参数 公共项目 API 不需要身份验证就可用，尽管没有身份验证的请求导致严重的瓶颈（默认每天 100 个请 求），所以推荐使用身份验证。身份验证使用令牌，这可以在你的简介中得到。在 Authorization 标 头中使用它： ANY / 对于 API 的普通请求行为，标头、状态编码和参数在这里也应用于所有端点。 OK –当请求被正确地处理时 • 400 Bad Request –当缺少表格参数时 • 403 Forbidden –当访问被拒绝时 • 429 Too Many Requests –当出现瓶颈时 身份验证的例子 示例请求： GET /api/ HTTP/1.1 Host: example.com Accept: application/json, text/javascript Authorization: 禁止调试模式 检查资源的限制 如果导入巨大的翻译或仓库，您会遭到服务器资源限制的打击。 • 检查空闲内存的量，通过操作系统来缓存翻译，将极大地提高性能。 • 如果有很多字符串需要处理的话，磁盘操作会是瓶颈——磁盘被 Weblate 和数据库施加压力。 • 另外的 CPU 核心会帮助提高后台任务的性能（请参见使用 Celery 的后台任务）。 禁止不必要的检查 一些质量检查可以使非常昂贵的，而如

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Django REST framework。你可以直接使用或参考Weblate 客 户端。 1.12.1 身份验证和通用参数 公共项目 API 不需要身份验证就可用，尽管没有身份验证的请求导致严重的瓶颈（默认每天 100 个请 求），所以推荐使用身份验证。身份验证使用令牌，这可以在你的简介中得到。在 Authorization 标 头中使用它： ANY / 对于 API 的普通请求行为，标头、状态编码和参数在这里也应用于所有端点。 OK –当请求被正确地处理时 • 400 Bad Request –当缺少表格参数时 • 403 Forbidden –当访问被拒绝时 • 429 Too Many Requests –当出现瓶颈时 身份验证的例子 示例请求： GET /api/ HTTP/1.1 Host: example.com Accept: application/json, text/javascript Authorization: 禁止调试模式 检查资源的限制 如果导入巨大的翻译或仓库，您会遭到服务器资源限制的打击。 • 检查空闲内存的量，通过操作系统来缓存翻译，将极大地提高性能。 • 如果有很多字符串需要处理的话，磁盘操作会是瓶颈——磁盘被 Weblate 和数据库施加压力。 • 另外的 CPU 核心会帮助提高后台任务的性能（请参见使用 Celery 的后台任务）。 禁止不必要的检查 一些质量检查可以使非常昂贵的，而如

金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。

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