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"《新金瓶梅3d国语完整版》",　　“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数。”　　在经历了上半年密集的技术和产品发布后，下半年的AI圈显得有些平静，不再有如Sora这样引发轰动的产品，在GPT-4o之后，行业引领者OpenAI也迟迟没有大动作。不少行业人士认为，技术的迭代放缓了。　　在亚布力企业家夏季年会上，猎豹移动董事长傅盛提出一个观点，AI浪潮已出现泡沫迹象，从大模型出现在大众视野以来，已过去近一年的时间，但最顶级大模型的模型没有明显提升。“客观来说，谁家大模型有什么优势，基本尚属‘一家之言’，用户用起来没有感觉到太大差别。”他认为，当前大模型同质化严重。　　在与MiniMax创始人闫俊杰的交流中，关于瓶颈与转折点他提到，现在所有模型错误率都是20%的量级，“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数，这会是一个非常本质的变化。”未来大模型能否成功，傅盛也认为，大模型的天花板能否再上一个台阶很重要。　　“至暗时刻觉得技术很重要”　　这一轮的生成式AI是一场掀起巨大浪潮的社会生产力革命，傅盛认为，这波浪潮今天已经呈现出明显的泡沫迹象。　　何为“泡沫”，傅盛认为，一方面是模型能力没有明显提升。“在一个以科技为核心的技术浪潮中，这是不太正常的。”每次写不同的东西，傅盛都会用好几个大模型互相比较，“有时候这个大模型更好用，有时那个更好用，当前大模型的同质化很严重。”　　其次，说了这么久人工智能，“但真正的KillerAPP（杀手级应用）并没有出现，不仅在C端没有出现，B端也未能出现。很多行业大模型都说自己有不少应用，但真正提效的并不多。”傅盛说，想要将大模型真正变成一个明显能提效的应用，还很有难度。　　泼了盆冷水的同时，傅盛补充表示，泡沫不见得会使大模型发展崩塌，因为有点泡沫很正常，互联网早期也曾出现泡沫。　　在今年6月演讲时，金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾谈及GPT-5一直“跳票”时表示，“硅谷也高度怀疑GPT-5还有没有，即使出来在核心推理能力上还有没有显著的提高，这是很不确定的东西，今年年底是一个验金石。”他判断，大模型演化速度有放缓趋势，而迭代曲线放缓以后，应用层的机会就会更多。　　不过，在波形智能创始人姜昱辰看来，大模型技术迭代其实并没有放缓，而是保持着2018年以来的增速，那一年基于Transformer架构的大规模语言模型预训练开始流行。从博士的自然语言处理研究到大模型创业，姜昱辰更早开始经历这轮大模型技术演化的进程。　　“大家之所以有这样的感觉（技术迭代放缓）是因为大众是在2022年底、2023年初第一次看到这个技术，做了很多短时间的learning和追赶，追赶当然比较快。”姜昱辰对第一财经表示，把OpenAI做出来的技术学一遍，不叫“技术迭代”。　　虽然行业此前有一句“没有应用的大模型一文不值”广为传播，但在很多从业者看来，大模型的技术同样重要，因为更好的应用一定建立在更好的技术之上，技术和应用是一个相互转化的串联关系。　　在MiniMax刚刚过去的伙伴日活动上，闫俊杰在讨论中提到，“至暗时刻会觉得技术很重要。”　　很多时候做技术时，并没有真正意识到技术为什么重要。闫俊杰举例表示，用户感受到的东西可能来自于一些产品细节，或者一些品牌，技术本身是好多个环节在一起，尤其在繁荣时期，可能分不清什么是主，什么是次，“当在某些时间点遇到瓶颈的时候，抛开所有的表象东西，会意识到技术才是最终提升的来源。”　　“技术做不好的时候，发现所有东西都是问题，当技术做好了，似乎所有问题都被掩盖了，”闫俊杰表示，技术是一家科技公司最核心的要素这件事，尽管已深刻意识到，偶尔还是在继续犯错误，“这个是我在多次至暗时刻里最有共性的一件事。”　　做技术也是一件非常奢侈的事，“如果看一眼我们每个月的账单还是会非常心疼的。”在采访中，说到这话时，闫俊杰几次看向了MiniMax技术总监韩景涛，也就是“账单的制造者”。　　因为做技术可能会失败，研发投入很大，闫俊杰此前很多时候会想要不要走点捷径，但实践经验会证明，走捷径就会被“打脸”，“这个事在我这发生可能超过十次了。”　　“一个东西要实验三次才能成功，第三次实验成功的时候，会想前面两次是不是可以不用做，就像吃包子吃三个会吃饱，就会想是不是前两个不用吃是一样的。”闫俊杰表示，这是做技术时一个比较容易犯的错误。　　在各种关于模型技术细节的排行榜上，或许GPT-4o的跑分不常出现在第一，甚至会在中间，但在MiniMax基于真实客户的测试集中，OpenAI的GPT-4o是遥遥领先的。　　在大模型时代，如何判断技术的好坏，大众很迷惑，企业同样觉得很难，但这个点很重要，因为技术的评价标准会决定模型的迭代方向，如果指标本身不对迭代方向可能就错了。　　闫俊杰提到，MiniMax目前的一个办法是，基于MiniMax开发平台的3万多个开发者和付费客户，在他们的场景上构建一个真实使用的测试集，有些客户对他们的场景非常看重，要求保证产品的效果，基于这些客户真实使用的评测是较为客观的。　　“这个测试集上所有国产化模型相比GPT-4o都相差较多，其他排行榜基本上GPT-4o都要排到中间去了，但是在我们的排行榜上确实GPT-4o排在最靠前。”闫俊杰提到，国内所有模型都与GPT-4o有本质的差距，且越难的问题差距越大。按照这个评估方式，国产模型的提升空间还很大。　　静待下一转折点　　大模型的下一个转折点在哪里？众多创业者有不同的答案，有人认为是错误率的降低，有人觉得是个性化的模型，有人认为关键在于小算力训练出大模型，背后或许意味着架构的改进。　　朱啸虎曾提到，今年的大模型本身还是有很多错误，且出来的结果不可控，今天落地最困难的是，场景下怎么解决错误问题、可控问题。　　现在所有的模型错误率都在20%左右，即两位数的错误率，有时惊艳，有时不靠谱，闫俊杰认为，这也是制约模型处理复杂任务的原因，“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以将错误率降低到个位数。”这是能增加用户使用深度的核心手段。　　复杂任务往往需要多个步骤“相乘”，较高的错误率导致失败率的指数增加。闫俊杰表示，即便是GPT-4这样的模型也无法支持非常灵活的Agent（智能体），这并不是因为Agent框架写得不够好，产品做得不好，最根本的原因是模型本身不够好。　　但现在可以看到的是，每家公司有了算力，无论是OpenAI、谷歌还是Meta，都在加码算力。MetaCEO扎克伯格曾在社交媒体上表示，要建立一个大规模的计算基础设施，到2024年底，这一设施将包括35万张英伟达H100显卡，业界预估这或许将耗费近百亿美元。　　算法也在进步，OpenAI在2023年只能做出来GPT-4，但2024年能做GPT-4o，虽然性能差不多，速度快了近10倍。　　“计算量多了不止10倍，算法也快了10倍时，没有道理说训练不出来一个更好的模型。”闫俊杰提到，“如果Scalinglaw（尺度定律）是对的，未来这个模型一定会出现，标志就是个位数的错误率。”　　在傅盛看来，降低错误率同样重要。“今天的大模型有20%-30%的知识幻觉，而且‘它不知道自己不知道’，这是在企业应用上非常重要的一大卡点。”想要真正落地一个应用，得用大量工程化的手段去解决以前通用人工智能认为它能干的活，这中间是有差距的。　　问及大模型技术的下一个转折点，姜昱辰给了一个不一样的答案，她认为是“个性化”的技术。　　“ToB的创业者会觉得错误率降低很重要，因为企业级、工业级场景中要的是极高准确率，而在消费场景中，要的是‘懂你’的个人助手。因此，对ToC创业者来说，个性化技术更重要。”对于不同的答案，姜昱辰解释，ToB和ToC不同的场景下会有不同的感知。　　从难度上来说，大模型幻觉是概率模型固有的，不容易解决，但个性化大模型确实是技术层面可行的。姜昱辰提到，波形智能目前在做的是这个方向，主要的难点是算法，中间需要知道的是，这样的个性化生成式模型需要什么用户信息，如何用于模型自进化。　　深思考创始人杨志明则认为，下一个转折点是，如何利用小算力训练出大模型、做好大模型的推理，在这背后，当下主流的Transformer架构需要堆积算力，“性价比太低”。架构的改进或许是重要的方向。　　值得期待的是，近日有消息称，OpenAI将在今年秋天推出代号为“草莓”（Strawberry）的新模型。作为核心技术突破，草莓可能集成在ChatGPT内，帮助解决当前AI聊天难以完成的复杂任务，如数学和编程问题。此外，草莓更会“思考”，在解决强主观性问题上更擅长。　　“草莓”是前菜，消息人士透露，OpenAI正在开发下一代大型语言模型Orion（猎户座），草莓将为其生成高质量训练数据，以帮助减少大模型幻觉问题。能否突破瓶颈，带领行业进入下一转折点，最大的可能性还在OpenAI。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"《新金瓶梅3d国语完整版》",来源：华尔街见闻疲软的劳动力数据助长美联储降息押注，令美债收益率曲线短暂结束倒挂，上次发生在8月5日欧美股市因非农不佳而大跌之际。但从历史上看，当收益率曲线结束倒挂时，经济开始出现问题，这对股市来说也许是一个负面信号。9月4日周三，在美国7--**--　　来源：华尔街见闻　　疲软的劳动力数据助长美联储降息押注，令美债收益率曲线短暂结束倒挂，上次发生在8月5日欧美股市因非农不佳而大跌之际。但从历史上看，当收益率曲线结束倒挂时，经济开始出现问题，这对股市来说也许是一个负面信号。　　9月4日周三，在美国7月JOLTS职位空缺超预期降至三年半新低的数据出炉后，劳动力市场疲软的证据令交易员加码对美联储大幅降息的预期，也令对利率更敏感的美国短债收益率深度跳水。　　两年期美债收益率一度下行超11个基点至3.774%，创去年4月底以来的一年多新低，作为“资产定价之锚”的10年期基债收益率最深跌7.5个基点至3.768%，至8月21日来的两周低位。　　不过，在收益率下跌的途中，对经济有前瞻指标作用的两年/10年期美债收益率曲线曾短暂结束倒挂，为2022年6月以来第二次出现的局面，上一次还是在8月5日欧美股市暴跌的盘中。也就是说，两年来，10年期美债收益率第二次短暂高于两年期短债收益率。　　市场数据显示，自2022年7月1日以来，还没出现过长期美债收益率在收盘时也高于短债收益率，一旦出现将结束有记录以来最长的收益率曲线倒挂期，截至本周二，该曲线已连续倒挂了543个交易日。　　疲软的劳动力数据助长美联储降息押注，令美债收益率曲线短暂结束倒挂　　通常来说，关键美债收益率曲线倒挂是经济衰退的前兆。2022年3月，随着美联储启动数十年来最激进的紧缩周期，美债收益率曲线出现倒挂。2023年3月，两年期美债收益率一度比10年期收益率高出111个基点，创下1980年代初以来的最大倒挂幅度。　　有分析指出，自二战以来，较短期美债收益率高于较长期收益率、即曲线倒挂的原因，从本质上说是交易员将未来经济增长放缓纳入定价的结果，否则持有更长期债券的不确定性理应要求长期债券提供的收益率更高：“因此，收益率曲线倒挂的改善告诉我们，即使出现短暂的经济衰退，随着美联储从今年秋季起降息，经济很可能会在长期内稳定下来并恢复增长。对美联储将在9月18日FOMC会后宣布降息的预期，正在拉低短债收益率，而对长期内经济增通胀相当强劲的预期，则抑制了10年期美债收益率的下降。”　　BTGPactualAssetManagementUS的管理合伙人JohnFath称，如果美联储真的大幅降息50个基点，那么关键的两年/10年期美债收益率曲线也许会彻底结束倒挂。资管的投资组合经理PriyaMisra也认为，由于美联储即将开始降息，收益率曲线结束倒挂非常合理。　　再结合今年票委、亚特兰大联储主席博斯蒂克发表支持马上降息的鸽派言论，周三美国短期利率期货显示，美联储9月降息50个基点的可能性一度高于传统的降息25个基点，交易员对美联储在2024年内的降息力度押注也进一步走阔，预计今年剩余三次会议将总共降息107个基点。　　BMO全球资产管理公司的固收主管EarlDavis也称，美国劳动力市场疲软的证据意义重大，因为它“降低了美联储9月大幅降息50个基点的门槛”，而一旦美联储开始单次降息50个基点，“就不会是一次性的事件了，他们有足够的削减空间。”　　但历史中，收益率曲线结束倒挂时经济开始出现问题，对股市也许不是全面利好　　不过，有不少分析指出，虽然美债收益率曲线结束长期倒挂通常发生在美联储开始降息之际，由于美联储往往在经济遇到困难时才放松政策，因此，收益率曲线结束倒挂反而会加剧投资者对经济衰退的担忧，对股市来说也是个负面信号。　　LPLFinancial首席全球策略师QuincyKrosby便称，从统计上看，美债收益率曲线正常化（即结束倒挂）要么是因为经济确实陷入衰退，要么是因为美联储即将降息以应对经济放缓。　　这代表曲线正常化也不一定预示着未来的好日子，反而意味着美国仍可能面临一些艰难的经济困境。更何况，美联储最关注的3个月/10年期美债收益率曲线仍处于严重倒挂，两者的息差超过130个基点。　　但巴伦周刊的观点认为，美债收益率曲线刚刚结束倒挂，在历史上对美股大盘构成利好。自1980年以来，收益率曲线首次结束倒挂后的12个月内，标普500指数的平均回报率高达12.2%。　　在上述时期以来的六次收益率曲线结束倒挂后，标普大盘有四次上涨，每次都在一年内达到了两位数百分比的涨幅。另有两次大盘下跌，其中一次发生在2007年收益率曲线结束倒挂时，当时正值2008至2009年金融危机爆发前不久：今年，股市的表现可能会更接近1989年的情况，当时经济衰退是在美债收益率曲线结束倒挂之后发生的。即使经济现在进入市场预期的“温和而短暂”的衰退，股市也可能安然无恙。如今的一线希望是，联邦基金利率不可能再走高了，因为通胀率已从峰值砍半，这意味着，即使经济增长放缓，也不会下降太多。消费者和企业将拥有更多的消费能力，从而使企业收益继续增长。与此同时，较低的利率将使债券相对于股票的吸引力下降，从而可能将更多资金投入股市。　　风险提示及免责条款　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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