魏梦佳

近年来，AI技术发展遵循一条直截了当的道路——规模越大能力越强。这就是所谓的“规模法则”，它推动我们看到当前的许多强大AI系统。然而另一方面，随着模型参数量的增长，训练成本和使用成本也在持续飙升，在一定程度上限制了大模型在产业应用中的步伐。

清华大学的研究成果《大模型密度法则》作为封面文章登载在了国际知名科技学术杂志《自然·机器智能》期刊上。研究的核心在于：提升人工智能(AI)的大模型规模和性能时，并非仅仅是单纯的增加其“体积”即可，AI的发展还需更加注重于提高“密度”。

过去，我们常常关注AI模型所拥有的参数量有多少，实际我们更需要关心的是这种模型的能力密度是多少。论文的作者、清华大学计算机科学与技术系助理研究员肖朝军指出，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596“这就好比衡量一个武术家时，不是要看他的块头有多壮实，而是看他一招一式中蕴含了多少武功。”

研究人员指出实现如此能力密度并非仅靠“模型压缩”即可达成的目标。研究发现强行压缩庞大模型就如同硬塞一本厚重字典进小本子，大量内容将会丢失导致“智商”减低因此需要采用更先进的“数据+算力+算法”体系来培养精干模型。

根据对过去五年中公开发布的51个大型开源模型的研究，研究人员发现在这种模式下，人工智能的大模型的能力密度是以指数增长方式加速推进的，增长的速度为每三个月增长一倍。

这意味着什么？就像用大房间就可以完成繁杂工作的道理一样，在不远的将来，我们就只需在小屋子里就能解决问题，然后等到大约三个月以后，我们甚至可以带着背包上路了。

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据最新消息显示，清华大学已经与AI公司“面壁智能”签订合作协议，双方将合作推出一系列高密度模型，并将其应用于包括智能手机、车辆以及智能家居在内的日常生活中。

肖朝军表示，强大而高效的AI大模型在未来的手机、电脑和汽车等终端上将被广泛使用。当芯片的计算能力和AI的大规模应用达到一定水平时，“端侧智能”的时代即将来临。那时，个人设备有望拥有前所未有的智慧，不仅反应能力会更迅速，还能更好地保护用户隐私。