16年还在文 工团时，下部 队听过一个趣事。大家都知道部 队士 官四期转五期特别难，一个 旅甚至一个军都没一个！14年某导东风快递车队驾驶员四期到了转不了5期只好退 役。 这些驾驶员可都是部 队里的宝贝，曾驾驶快递车参加过多次演习和阅 兵，再破的路也能开的非常平稳，每当有重大活动都是他们开车。当他们旅街接到通知，快递车要经过天安 门时，部 队领导和新驾驶员都麻爪了，战 士心里没底不敢开，领导也觉得不保险不敢让他…

想象一下，未来每个人都能拥有一个 IQ 超过 300 的智能助理，Ta 知道你是谁、你想要什么，并且会精准地给到你想要的信息，并作为你的私人助理与你一起执行任务。这无疑会为人类社会各个领域带来新变革。很显然，大模型是这场技术革命的先导，也是新一轮产业变革的催化剂。 2022 年底，GPT-3.5 在 MMLU 上的准确率还仅仅在七成左右，但是不到两年的时间，OpenAI 便在 Scaling Law 的加持下相继推出 GPT-4、GPT-4o、OpenAI o1——O…

笑死，作为一个3D模型设计师可以负责任的告诉你，你随便去找市面上能找得到的游戏原模型下载下来，丢到blender 3Dmax还是什么其他哪个软件里去看都可以，会很惊讶的发现，99%以上的模型不光看上去左右对称，实际上真的是左右对称，连脸上的网格点坐标都能精确到小数点后3位来镜像重叠。

高盛预测的是27年见底，不过是以美国次贷危机为参考依据的。 美国政府处理次贷危机跟我们目前的做法还是有很大区别。 美国当局确是很想接杠杆，但是美国的制度决定了它在执行方面有很大的阻力。不过后来还是接过了企业的杠杆，并且帮助居民温和去杠杆（提高居民福利，降息等）。 日本泡沫破裂之前，已经有多次收入倍增计划，居民的抗压能力比我们现在强，但是日本高层为当时的很多僵尸企业注入了资金，相关产业没有紧迫到必须打…

其实是有几个客观原因的： 去年的很多大模型都是赶鸭子上架，最直接的是Robin厂长的：我们离OpenAI2个月。从充分理解什么是预训练模型，如何做对齐，然后这东西怎么样有用的三步走来看，实际上所有人都在从头开始。出品的速度在于Scailling Law三要素：数据、计算、参数规模，大厂并不是占据辗轧的领先优势：数据：大厂（百度/讯飞）乍一看相对于初创公司有很大的数据优势，但当你仔细思考，这里的2-5T tokens，其实是要重新认真…