吴清：资本市场规范要求极高 法治兴则市场兴
而对于时下炽热的造车，吴清他也回应称，吴清汽车工业门槛非常高，我们内部有非常明确的决议，先把平衡车、滑板车、电动两轮车、全地形车这些手头的事做好，是最关键的。
2024年两会期间，资本人工智能+首次被写入《政府工作报告》。我认为，市场市场大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。
如何做出这个判断？周鸿祎：规范首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。如果GPT-4是100分的话，要求GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。比如，极高要给医疗机构做一个医药医疗大模型，极高必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。
但如果把大模型越做越小，法治走垂直化、法治产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。今年就消停很多了，兴则兴因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。
如果能取得成绩，吴清我认为就已经是很大的进步了。
Sora运用到的仍是已有的技术，资本只不过OpenAI把这些技术综合起来从工程上进行了优化，做到了之前的人没有做到的事情。张志伟：市场市场周鸿祎先生在今年两会期间接受《华夏时报》记者采访时曾表示，中国大模型的水平相当于美国GPT-3.5的水平。
我觉得，规范国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，要求现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。
比如，极高要给医疗机构做一个医药医疗大模型，极高必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。法治责任编辑：孟俊莲主编：张志伟。
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