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[Image](/uploads/documents/7/b/5/8/7b58a13dc048f4445e8d5567c733b603/p2_1.jpg) 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 基础理论篇：TensorFlow 2 设计思想 ## 目录 - TensorFlow 2 设计原则 - TensorFlow 2 核心模块 - TensorFlow 2 vs TensorFlow

很多产品经理容易陷入一个误区，定义一堆 feature 功能，像以前一样，这可能是不对的。因为（现在）你的功能是通过数据定义出来的，这才是 AI Native 的方式。 所以，需要很多的学习，它不光是静态的理论，而是学习之后要去试。我今天讲的东西可能是错的，没事，你去试，试完发现，好像又收获了一些，自己又迭代了一个梯度，在这个过程中，逐渐加深对它的理解。我觉得在这个过程中会出现我们这个时代的张小龙。 张 种树是死是活。 当你（场景）多到一定程度的时候，就会成为一个超级入口。 张鹏：智能摩尔定律和场景摩尔定律应该是一个双螺旋，互相有关系，成本不断下降，解锁的能力越来越高，能力越高，成本越下降，场景理论上就会越多。 下个时代最伟大的公司会是两种文化的结合 张鹏：你对硅谷应该很熟悉，在 Meta 和 Google 都工作过，你怎么看硅谷的文化，硅谷工程师的能力的特点？对比中国这边未来创新者的文化 杨植麟：是context（上下文长度，也可以理解为模型单次能处理的信息量），这基本决定了AI能产生价值的上限。如果大模型的context就是你的全部记忆，理论上，那它就可以做你现在做的全部事情。对于大模型来说，最关键的一点就是，你到底能有多少context被捕捉到。这取决于视频模型的能力，如果模型能力很强，理论上你的手机和电脑加起来就差不多是你完整的context。人的一生也不过是如此，我们每天就活在数字世界里面。可能除了我们现在

，并不是技术上最先进的。抛开成本和易用性，空谈技术先进性是最常见的错误。 那么具体到大模型领域，闭源与开源，两种方法孰优孰劣？我的回答是采取什么方法因人而异，但开源会更有优势。 大模型赛道的核心制约条件是成本太高——训练成本高，运行成本高。如何尽可能降低成本， 比对手坚持得更久一些是确保长期成功的必要条件。现在的宏观环境下，一味靠融资来支撑自己的高成本支出不是长久之计。 闭源大模型厂商必须维 我们知道，Transformer 架构呈现了 $ O(n^{2}) $ 的理论计算复杂度，这里的 n 指的是大模型输入序列的 token 数量，但其前任语言模型担当 RNN 只有 $ O(n) $ 的理论计算复杂度。 最近，以 Mamba、RWKV 为代表的类 RNN 结构死灰复燃，公开挑战 transformer 地位。更有最新研究 $ ^{[13]} $ 从理论上表明，RNN 对比 Transformer 的表达力，只差一个 。 在使用这些数据时, 必须遵守相关的隐私保护法规, 如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 和美国的《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）。在实际操作过程中, 出于成本、工艺、能力、时间的制约, 数据集的筛选和正确使用仍然将会是一个持久的挑战。对于这个问题, 闭源的数据集以及方法并不是不存在, 只是更加隐蔽了。 ![Image](/uploads/documents/4/4/d/2/4