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"小小水蜜桃视频观看",　　随着科技的发展，人工智能技术不断得到拓展与完善。而今，文字输出、信息检索、方案优化，乃至居家生活，越来越多的人已经离不开AI的帮助。与此同时，根据媒体报道，近期，一些“独具慧眼”的小学生，注意到人工智能带来的便利，开始利用AI系统，来完成老师布置的作业。一位女士与机器人握手。图片来源：新华社（记者：彭子洋）　　“AI+作业”的走红，让不少网友想起一度火爆的手机应用软件。通过镜头拍照搜索，就能从题库中检索到答案，完成功课变得简单又便捷。在帮助家长辅导孩子学业的同时，一些学生也悄悄地使用这些软件来“偷懒”。不少家长开始担忧，手机软件的加入，让完成作业失去了训练的作用。直至教育部出面，开启线下整改，这些软件出台“家长模式”，才平息了人们的忧虑。　　如今，一些同学表示，写作文的时候想不到素材，问一下AI，不仅解决问题，也积累了知识。也有同学表示，平时功课安排比较满，只有遇到一些重复性的、已经掌握的内容，才会使用AI帮忙。将通过使用AI节省下来的时间，用在还不太熟悉的知识上，学生们也能提高学习效率。元萝卜AI下棋机器人与观众对弈。图片来源：新华社（记者：辛梦晨）　　应当说，即使没有AI加入，缺乏主动性的孩子，想必也会有办法来为自己“减负”。说到底，AI只是工具。是辅助学习，还是偷懒取巧，取决于使用者的态度。随着技术的进步与完善，未来，AI或许会应用在更多的领域中。比起“一刀切”式地限制接触人工智能，不妨对孩子加以引导，帮助他们学会使用AI，更好地利用AI。这与互联网大潮下，孩子们媒介素养的提升是殊途同归的。　　不过，还应该看到的是，在解题上，AI并非无所不能的“万能精灵”。从原理上来讲，人工智能只是根据输入的已有数据，来完成人们的指令。也就是说，AI更适合完成重复性的、记忆性的任务。AI或许可以直接呈现出一篇完整的作文，可以直接给出计算公式，但写作所需要的情感积累、运算需要的逻辑思维，却无法替代学校教育、传授给学生。学生在参观了解人工智能骨科手术机器人。图片来源：新华社（记者：任超）　　而且，在教育的过程中，自主的思考、反复的练习都是不可省略，且不能由AI代替完成的。从这个意义上来讲，AI可以作为学习的辅助工具，但依然要避免过度依赖。毕竟，学生阶段是知识积累和能力培养的过程，只有自己拥有了独立解决问题的能力，才能更好地将AI为我所用。另外，很多作业有着独创性的特点，AI使用过程中的版权和诚信问题，也不能被忽略。　　总之，在教育领域将AI视为洪水猛兽，是不符合趋势，也是不现实的。我们不妨用审慎的态度来接纳它，将其视为一个补充工具，来更好地平衡AI的使用，学校和家长也应该积极发挥作用，避免孩子对AI的过度依赖。　　来源：光明日报

"小小水蜜桃视频观看",　　每经记者可杨    每经编辑董兴生    　　开源与闭源之争延续到大模型时代。在寻找“”的路上，开源与闭源的辩论，就像是一场关于AI未来的“航海策略”讨论。　　开源一派--**--　　每经记者可杨    每经编辑董兴生    　　开源与闭源之争延续到大模型时代。在寻找“”的路上，开源与闭源的辩论，就像是一场关于AI未来的“航海策略”讨论。　　开源一派认为，开源能够促进全球科研人员和开发者的协作，加速AI技术的迭代与创新。同时，开源让更多人参与到模型的改进和优化中，通过集体智慧解决复杂的技术难题。　　闭源的倡导者则看重其在商业化、技术保护和产品差异化方面的优势。闭源模型使得企业能够控制产品的开发节奏和市场策略，保护其商业利益。此外，闭源也有助于企业维护其技术优势，避免竞争对手模仿或超越。　　Llama3的发布让开源大模型在与闭源的竞争中再度“扳回一城”。从测试结果来看，Llama3的成绩大幅超越了Llama2，也胜过了GPT-3.5。 视觉中国图　　在AI这场没有硝烟的“航海竞赛”中，大模型已然成为眼前的灯塔。未知的是，这座灯塔究竟是向所有航海者开放其光芒，还是仅为特定的船只照亮前行的航道。　　开源在开发者和研究人员中极受欢迎　　Meta正沿着开源路径继续前进。　　近日，Meta推出开源大模型Llama3系列，发布8B和70B两个版本。Meta创始人兼首席执行官扎克伯格在同一天宣布，基于Llama3，Meta的AI助手现在已经覆盖Instagram、WhatsApp、Facebook等全系应用，并单独开启了网站。　　与Llama2相比，Llama3进行了几项关键的改进：使用具128Ktoken（输入数据的最小单元）词汇表的tokenizer（编译器），可以更有效地编码语言，从而显著提升模型性能；在8B和70B模型中都采用分组查询注意力（GQA），以提高Llama3模型的推理效率；在8192个token的序列上训练模型，使用掩码来确保自注意力（Self-Attention）不会跨越文档边界。　　据Meta介绍，Llama3已经在多种行业基准测试上展现了最先进的性能，提供了包括改进的推理能力在内的新功能，是目前市场上最好的开源大模型。　　此外，Llama3发布后，微软Azure、谷歌云、百度智能云等陆续宣布其平台上线Llama3。百度方面此前对《每日经济新闻》记者表示，百度智能云千帆大模型平台在国内首家推出针对Llama3全系列版本的训练推理方案，便于开发者进行再训练，搭建专属大模型。　　工业和信息化部工业文化发展中心AI应用工作组执行组长、行行AI董事长李明顺在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，Meta的Llama3发布可能会带来更多AI应用落地机会和场景，它通过提供更大词汇量的Token词典、更长的输入上下文长度以及优化的模型结构，增强了模型的编码效率和推理效率。“现在，比起Llama2，Llama3在代码能力和逻辑推理能力上有显著提升，这可能会促进相关AI应用的性能（提升），尤其是在需要复杂逻辑和代码理解的场景中去落地。”　　OpenAI在GPT-2之后调转船头走向闭源，Meta则成为开源界的引领者之一。　　从2020年发布GPT-3，到引发轰动的GPT-3.5，以及2023年3月发布的GPT-4，都是闭源模型。此前，马斯克起诉OpenAI时曾直言：“如果OpenAI改名为ClosedAI，我就撤销诉讼。”　　李明顺认为，OpenAI的转变可能与其商业战略和市场定位有关。“初期开源有助于快速吸引关注和社区参与，但随着公司的发展，我估计曼（SamAltman）的野心和商业梦想越来越膨胀了，闭源可以更好地让它融资，包括和微软合作，保护领先的技术优势。”他表示，从OpenAI的转变中可以看出，开源与闭源的选择并非固定不变，而是需要根据公司战略目标、市场环境和产品发展阶段灵活调整。天下没什么事情是绝对的，很多开源公司也是拿着次优代码开源，独家秘方闭源。　　在追逐AGI（通用人工智能）这颗明珠的道路上，迄今为止，Meta依旧持续沿着开源的路径前行。　　2024年初，扎克伯格在Meta第四季度及2023全年财报电话会议上表示：“长期以来，我们的策略是构建并开放源代码通用基础设施，同时保留我们的具体产品实现为专有技术。”　　他认为，开源带来了几个战略好处。首先，开源软件通常更加安全可靠，并且因为社区的持续反馈、审查和开发，更加高效。其次，开源软件经常成为行业标准，“当企业开始基于我们的技术栈建立标准时，这使得将创新融入我们的产品变得更加容易。这种微妙的优势，能够迅速学习和改进，是巨大的竞争优势，而成为行业标准正是这一能力的关键”。第三，开源在开发者和研究人员中极受欢迎。　　开源与闭源并不矛盾　　开源还是闭源，也许是全球人工智能信徒长久的辩题。在Llama3诞生前几天，国内同样在进行一场“辩论”。　　4月11日，百度董事长兼首席执行官李彦宏在其内部讲话中直言，大模型开源的意义不大，闭源模型在能力上会持续领先，而不是一时领先，做模型的创业公司既做模型又做应用的“双轮驱动”不是一个好的模式。在一周后的Create2024百度AI开发者大会上，李彦宏再度提到，大家以前用开源觉得开源便宜，其实在大模型场景下，开源是最贵的，所以开源模型会越来越落后。　　360公司创始人周鸿祎则持不同的观点。他表示：“网上有些名人胡说八道，大家也别被他们忽悠，说开源不如闭源好。一句话，今天没有开源就没有Linux（操作系统内核），没有Linux就没有互联网，就连说这话的公司自己都借助了开源的力量才成长到今天。”　　这段发言被解读为对李彦宏观点的回怼，周鸿祎随后澄清道：“我一直是开源的信徒，但是我说开源好，是（4月）13日在哈佛讲的，李厂长（指李彦宏）说闭源好，是（4月）16日在北京讲的。”　　生数科技联合创始人兼CEO唐家渝站在闭源的一边。在4月18日举行的“2024中国生成式AI大会”上，唐家渝表示：“在我们看来，开源、闭源都有各自可以做的商业生态，但是从模型能力的提升来说，或者持续走到前列来说，闭源还是会走到开源的前面。”　　董事长方汉的观点是，开源模型与闭源模型之间的差距正在不断缩小。4月16日，方汉在接受《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时表示，闭源模型的确是第一，但是开源大模型在2023年到今年这一年间，从落后两年以上，已经进化到落后4~6个月以上。　　此外，方汉认为，在应用侧，闭源对于产品特性和长尾需求的满足都落后于开源大模型，开源大模型是一种生态构建器，更利于满足用户的长尾需求。开源大模型和闭源大模型是一个生态的组成部分，不是谁压倒谁，大家都有自己的生存空间，也都有更好的明天。　　不过，从商业化上来讲，闭源和开源也许并不矛盾。启明创投合伙人周志峰就认为，开源闭源在过去几个大浪潮当中没有很大的冲突，不太理解为什么很多人把闭源、开源在AI时代看成对立的。　　李明顺的观点则是，在当前强应用导向的背景下，开源模式具有显著优势，能够吸引全球范围内最广泛的人参与，从而使其创新性保持在较高水平。　　相较之下，尽管一些闭源大模型在技术上具有领先地位，但其成本太高。不过他也强调，开源与闭源在不同公司和应用场景中可以相互转换。一些基于开源的产品在发掘到独特优势后，可能会通过闭源策略建立竞争壁垒。同时，一些闭源公司也会不断将其部分产品开源。这两个应该是共存的，未来开源可能用户量级上更大，但是行业内，商业化做得比较好的公司，往往还是闭源的多一点。　　在开源与闭源的辩论中，也许答案并非非此即彼。AI的未来可能既不是完全开放的“自由港”，也不是彻底封闭的“孤岛”，而是一个既包含开放协作也包含封闭竞争的混合生态。在这个生态系统中，开放与封闭不是对立的两极，而是一枚硬币的两面。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：霜唤

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