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整體結(jié)論
　　語言大模型服從技術(shù)發(fā)展規(guī)律，為什么認(rèn)為機(jī)會(huì)可能7月
　　大量公司開始正式投入，2023年1-2月：一般選擇GPT（decoder-only）路線，開源大模型選擇LLAMA或者BLOOM；
　　第一批百模大戰(zhàn)開始時(shí)間，4月：但這一批對(duì)話模型效果一般：普遍測(cè)試水平為GPT3左右，即，邏輯、情感、數(shù)學(xué)、歸納測(cè)試都無法通過，和小模型對(duì)話工具差異不大，讓人沒有付費(fèi)意愿。
　　但是3.5后，生產(chǎn)力工具大發(fā)展，體驗(yàn)效果不同，付費(fèi)意愿和定價(jià)出現(xiàn)！
　　指令微調(diào)時(shí)間：2個(gè)季度左右可以達(dá)到3.5水平。即1月開始，最早7月會(huì)有變化。
　　科大訊飛、金山辦公、福昕軟件、萬興科技、拓爾思、軟通動(dòng)力
　　視覺大模型，重點(diǎn)關(guān)注大模型對(duì)于具身智能的提升：
　　主要涉及robotics的感知、規(guī)劃、控制、導(dǎo)航等上層部分。
　　具身AI不再像傳統(tǒng)AI僅從圖像、視頻、文本等數(shù)據(jù)庫中學(xué)習(xí)，而是基于自身傳感器（多是視覺傳感器）感知環(huán)境并通過與環(huán)境交互進(jìn)行學(xué)習(xí)。
　　提升1、通過抽象的自然語言直接對(duì)機(jī)械智能控制。
　　提升2、Zero shot下的CV能力：圖像分類、語義分割、目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割、物體追蹤
　　提升3、更多跨模態(tài)的理解能力
　　虹軟科技、螢石網(wǎng)絡(luò)、大華股份
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：技術(shù)尚處于早期階段，下游落地慢于預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)保護(hù)政策強(qiáng)化影響應(yīng)用數(shù)據(jù)互通風(fēng)險(xiǎn)。