探索模型能力增长新途径：超越尺度定律
人工智能（AI）的发展正面临着迫切的技术突破需求。上海人工智能实验室领军科学家欧阳万里教授指出，传统的"数据+算力"的AI能力增长方式可能即将达到极限。
超越尺度定律
过去，AI模型的能力往往与它们所训练的数据量和计算力成正比。这种关系被称为尺度定律（Scaling Law）。然而，随着模型规模的不断扩大，尺度定律的增长率正在放缓，模型的性能提升变得更加困难。
为了突破尺度定律的限制，研究人员需要探索新的方法来提升模型的能力。一些潜在的方向包括：
* 寻找其他增长模式：尺度定律之外，可能存在其他尚未发现的增长模式，能够以更有效的方式提升模型的能力。
* 探索更经济的算力和数据获取方式：大规模训练AI模型需要大量的算力和数据。寻找更经济的方式来获取这些资源至关重要。
* 通专融合之路：通用模型拥有广泛的知识，而特定模型专注于特定领域。结合这两种类型模型的优势可以创造出更强大的模型。
通专融合
通用大模型和垂类大模型可以互补。通用大模型拥有广泛的背景知识，而垂类大模型拥有特定领域的专业知识。通过将通用知识和专业知识相结合，可以创建出更强大、更适用于各种任务的模型。
应用领域
AI技术在航空航天领域具有广阔的应用前景。例如，利用AI可以优化飞机翼型设计，缩短设计时间并提高效率。此外，AI还可以在国计民生领域发挥重要作用，赋能更多与人民生活相关的产业。
AI for Science
AI已成为科学研究的重要工具。今年，诺贝尔物理学奖和化学奖都授予了与AI相关的研究。这表明AI作为一个独立学科正受到科学界的广泛认可。
数据挑战
数据的快速积累和共享对于AI模型的持续增长至关重要。研究人员正在探索合成数据的生成技术，以弥补真实数据不足的问题。然而，真实数据仍然至关重要，需要探索新的方式来快速获取和组织海量数据。
数字化与智能化的并行发展
数字化和智能化是并行发展的关系。数字化程度高的领域，如金融和工业设计，AI应用进展较快。随着各行各业数字化程度的不断提升，AI有望成为未来科技进步的关键驱动力。
结论
探索模型能力增长的新途径至关重要，以突破尺度定律的限制并释放AI的全部潜力。通过寻求超越尺度定律的增长模式、探索更经济的算力和数据获取方式、走通专融合之路，以及支持AI for Science和解决数据挑战，我们有望迎来AI发展的新时代，推动人工智能在各行各业的广泛应用，为社会和经济带来更大的进步。
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