大模型的能力密度平均每百天翻一倍，两三个月后就会出现替代模型。今天举行的首届浦江AI学术年会“大模型与超级智能”专题论坛上，专家指出，大模型能力密度正呈加速增强趋势，而密度倍增周期决定了模型存在的“有效期”，要尽量在该周期内实现模型的应用价值。
在比摩尔定律更为“残酷”的密度倍增周期的倒逼下，科学家和企业家正通过人工智能（AI）科学化、为大模型培育复杂推理能力、多模态综合发展等手段，加速AI迭代进化。
能力密度持续增强，AI普惠已在路上
电池密度每10年增长一倍，芯片电路密度每18个月翻倍，而大模型的能力密度翻番速度约为100天。“这就是大模型的密度定律。”清华大学计算机系副教授刘知远说，这意味着，随着数据、算力和算法的协同发展，大模型的能力密度将持续增强：2020年发布的GPT-3需要用1750亿参数才能达到的能力，今年2月只需24亿参数即可达到，所需的训练算力也下降了一个数量级。
根据这一定律，模型的推理成本将随时间呈指数级下降——过去20个月，GPT-3.5级模型的推理成本约2.5个月下降一倍，至今已降到当时的1/266.7。刘知远介绍，ChatGPT发布前，大模型能力密度倍增周期为4.8个月，在其发布后倍增周期缩短为3.2个月，随着更多资源的投入，未来大模型能力密度增速将继续提升。
与此同时，随着各种终端芯片承载能力的持续增强，不少大模型都将在可预计的未来加载到智能终端上。“就像芯片性能增强、价格下跌之后，随着台式机、手机的普及，真正掀起了信息革命的浪潮。”刘知远认为，当普罗大众都用得上、用得起AI，智能革命才会真正到来。
上海人工智能实验室青年科学家陈恺认为，未来人工智能的发展将同时在两个方向上探索：一方面不断触摸AI智能的上限，另一方面加速落地各种应用场景，由此形成相互促进、互为反哺的共生共荣局面，最终实现AI无处不在。
呼唤严肃大模型，接入更多现实数据
“如果你问AI，买哪支基金赚钱，得到的肯定是一堆‘正确的废话’。”在浙江大学计算机科学与技术学院教授赵俊博看来，只能回答“片汤话”，其根源在大模型本身的局限——既存在无法融合多模态数据的短板，更有推理能力上的欠缺。
如何才能让大模型变得更严肃？赵俊博认为有两个必要条件：一是大模型需要“看到”和“理解”行业数据，二是大模型需要理科生式的精准定量能力。
过去数年，赵俊博带领团队开发出了精准定量、Agent原生的数据库大模型TableGPT，这是业内迈向严肃大模型的首次尝试。实测显示，在结构化数据、数据库等相关任务上，TableGPT的表现比同类模型高出约35%-50%，部分表现超越GPT4。如今，该模型已在金融、保险、制造、民航、政务等多个领域落地。
西湖大学终身教授张岳认为，接入更多现实数据，对AI For Science也非常重要。他的团队在开发世界首个天然药材文献大模型“神农Alpha”时，就遇到了一个药材名称会同时对应几种植物的问题，比如麻黄会对应草麻黄、木麻黄等，“我们通过大量文献比对、数据梳理，完成了2万多个中药命名的规范化”。
链接真实世界，让生成与理解统一
作为大模型智力提升、构建世界模型的关键，多模态协同、融入思维链等话题受到业界的日益关注与重视。
水杯先漏水、后摔碎？小狗突然多冒出一个头？为何大模型生成的视频会出现这种不合逻辑的镜头？这是因为目前大模型的视觉生成和视觉理解，处于两条完全割裂的技术路线上。北京大学深圳研究生院助理教授袁粒认为，从大模型发展到AGI（通用人工智能），生成与理解的统一是必须攻克的关卡，“理解比生成更重要”。目前，学界已在为此努力，但在具体实现的技术路线上，还将各展所长。
大模型与机器人耦合的具身智能，被认为是一条通向AGI的技术途径。清华大学计算机系副研究员苏航认为，具身智能快速发展，其核心在数据。完全在真实世界中采集数据，成本非常高昂，仿真数据则可低成本、大规模获取，用于具身智能体的训练。比如，通过仿真数据的训练，一只机器狗可在从未接触过的雪地中奔跑，在荆棘丛、陡坡等多种地形上自适应稳定行走，甚至在关节失能的情况下前行。“同样的策略，我们还能用来训练双臂机器人，当然这个任务的挑战更大。”他透露，其团队已可让机器人调制出一杯精美的鸡尾酒。
作者：许琦敏
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