1956年夏天，美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院迎来了30多位全球顶级的科学家，他们聚在一起只为探讨一个话题：让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能。
这场聚会来自于一年前，他们中的4位佼佼者发起的一则提案《关于举办达特茅斯人工智能暑期研讨会的提议》。这是Artificial Intelligence（人工智能）首次被提出，命运的齿轮开始转动。
选择在达特茅斯学院，因为提案里一位叫约翰·麦卡锡的教授刚好在那里任教。日后，他将有个响亮的称号：人工智能之父。
在云栖大会的开幕式上，中国工程院院士、阿里云创始人王坚分享了这段旧事。
而在这场聚会的5年后，麦卡锡在麻省理工100周年的纪念庆典上，又提出了个概念Utility Computing（公共计算服务）。他预言，计算服务或许会在将来某天成为像电话一样的公共服务，成为一种全新的、重要的工业基础。
后来，他设想的这个计算服务有了一个写意的名字：云计算。
王坚说，自然而然发生的事是最好的事——约翰·麦卡锡同时参与定义了人工智能和云计算，似乎预示着AI和云计算冥冥之中会走到一起。
而促成他俩的“媒婆”，就是大模型。
不是工具的革命
而是革命的工具
自去年底ChatGPT横空出世以来，全球科技界对大模型的热情始终居高不下。这副场景明显有别于2016年AlphaGo的惊艳亮相，通用人工智能给产业界和普通大众带来的震撼远比“下围棋比人类厉害”更为强烈。
但是，大模型带来的变革可能还是被低估了。
在王坚看来，这是第一次，计算对科技创新本身产生了革命性的影响，“很少有人意识到，大模型的出现，不是科学研究工具的革命，而是一场会让科研发生一次革命的工具。”
和他持有相同看法的，是云栖大会的老朋友，现任复旦大学浩清教授、人工智能创新与产业研究院院长的漆远。他也分享了一段往事，主角是和约翰·麦卡锡一道，在60多年前发起提案，并共享“人工智能之父”头衔的马文·明斯基。
当年，明斯基曾在校园里组织了一场辩论：能不能创造一个AI爱因斯坦，帮助人类突破认知的边界？
听上去像是让人类踩着自己的脚一步步上天，但从漆远和团队的一系列研究和尝试来看，在大模型的助力下，传统的科研范式真的迎来了变革。
两个多月前，在上海连续三天阴雨绵绵的情况下，复旦大学迎来了近20年来第一场户外开学典礼。为这一大胆决策提供依据的，是复旦大学人工智能创新与产业研究院联合大气与海洋科学系推出的伏羲大模型。
借助这个拥有45亿参数的大模型，他们可以预报未来15天的全球天气预报，精准度上首次达到了欧洲中期天气预报中心集合预报的平均水平。
无独有偶，此前华为也发布了盘古气象大模型，聚焦近一周的天气预测，被欧洲中期预报中心评价为，在精度上有不可否认的能力，展现出了可与传统的数值模式媲美的预报实力。《自然》杂志的评价更直接：“华为云盘古气象大模型让人们重新审视气象预报模型的未来。”
盘古气象大模型研究成果在《Nature》正刊发表
而这，也只是大模型的初露锋芒。
理想上慢一步
落地上快三步
伏羲大模型的出现，得益于四个月前复旦大学和阿里云共同打造的CFFF（Computing for the Future at Fudan）智能计算平台。它支持千亿参数的大模型训练，总体算力规模跻身全球前15名。
简单来理解，这是一个孵化“大模型”的温床。
除了大气科学，它已经被复旦用于生命科学、材料科学、新药研发、数学研究、金融经济学等领域，也孵化了一系列大模型。
比如，化学分子预训练大模型可预测候选化合物成药性和安全性，目前获得的一些指标已经超过了美国国立卫生研究院。
依托CFFF，复旦大学还举办了世界科学智能大赛，共有18个国家和地区的10000余支队伍参赛，最终500余支队伍的得分超过传统方法的科研成果。
这也是漆远说的，人类正在用AI的“望远镜”探测科研的星辰大海。
阿里云和复旦的合作，也为国产大模型的走向提供了一个思路。作为开幕式的演讲嘉宾，百川智能CEO王小川首次分享了自己关于国产大模型发展的理念：理想上慢一步，应用上快三步。
他重申了自己此前的观点，到年底，国内会有赶上GPT3.5的大模型出来，到明年可能会追上GPT4.0，但这不意味着国产大模型就没有机会，“国外应用生产能力差很多，比如亚马逊和淘宝，在体验上就有很大差距。”
这和他去美国考察的体验有关。一方面他看到了OpenAI超级疯狂的想法：“他们正在设计把1000万颗GPU（GPT4.0只用了25000颗）连接在一起，打造大模型的技术。这个想法像登月一样。”
另一方面，他又自豪于在应用层面，国产大模型可能会走得更快，“明年国产大模型将会诞生若干款超级应用。”
关于这些应用最终会走向何处，以及许多人对大模型是否有用依旧抱有的怀疑，王坚引用了建筑大师路易斯·康的灵魂一问：“贝多芬创作第五交响曲之前，世界对它有需求吗？”
对他而言，眼下就是云计算和AI一起创作“第五交响曲”的美妙时刻。
在云栖，大模型还有哪些落地应用？
今天，阿里云CTO周靖人宣布，除了通义千问和通义万向两个基本模型，阿里云基于通义“打样”了8个行业大模型：个性化角色创作平台通义星尘、智能投研助手通义点金、AI阅读助手通义智文等首次亮相；智能编码助手通义灵码目前已在阿里云内部大规模采用；工作学习AI助手通义听悟每天处理5万余个音视频，累积用户超100万。
目前，中国一半大模型公司跑在阿里云上，百川智能、智谱AI、零一万物、昆仑万维、vivo、复旦大学等大批头部企业及机构均在阿里云上训练大模型。
另外，阿里云旗下AI开源社区“魔搭”集聚了270万开发者、2300多个模型，模型下载量超过1亿。
那么，在云栖大会现场，大模型还有哪些落地应用？
创建孩子自己的故事王国
如何挑选适合孩子且能让他（她）感兴趣的故事，是许多睡前会读绘本的父母感到头疼的问题。基于AI大模型，“童语故事”使用文本到故事、图片、音视频的多模态生成，可以构建孩子自己的故事王国。
选好故事的主角和配角、朗读音色、画风，输入故事概要，等候1分钟，便会自动生成绘本故事；借助数字分身技术，还能把孩子的真实头像融入故事中，让他（她）当一回主角。
定制专属T恤
阿里云×森马的展台，今天一整天都排着长龙。这里开放给公众的体验项目是：基于函数计算一键部署 Stable Diffusion（国外的一款AI绘画工具）。大家可以进行AI绘画创作并上传作品，并现场打印一件属于自己的T恤。
森马是较早拥抱AIGC的一家企业，从样衣设计到商品展示都已有AI的介入。
能听懂你话的扫地机器人
当扫地车搭载上“大脑”，就可以无人驾驶、精准驶达，自动识别行人、车辆、障碍物等环境要素，即时做出智能决策。
杭州初创企业“有鹿机器人”，依托自主研发的第二代具身智能技术LPLM大模型，想让日常生活中使用的各种设备变得更“聪明”。现场的工作人员说，自动驾驶扫地车即将在杭州一些园区落地。
AI帮你写稿子改报告
“AI妙笔”是阿里云百炼大模型服务平台的其中一种运用，基于通义千问、通义万相、开源模型等大模型能力。
它以文本写作为主、多模态为辅，专门为媒体、政务、金融等行业和组织提供内容创作辅助，提高创作效率。比如修改润色、中英互译、风格定制等，或者直接帮你写一篇。
5秒克隆你的声音
在云栖大会现场，喜马拉雅展示了自研的珠峰语音生成式大模型。通过极少量数据，它能在5秒内完成“极速克隆”音色，且相似度可达90%。
此前，喜马拉雅珠峰实验室团队已通过AIGC方式创作了超过3.7万部有声书专辑。
行业首个法律大模型
司法领域也已有落地的大模型，辅助法律任务。
“智海·录问”，由浙江大学联合阿里云、华院计算联合研制，面向司法领域开源开放。它涵盖语音交互、视觉理解、司法文书结构化等模块，并支持司法要素提取、证据辨认、对话理解、焦点检测和判决文书生成等功能，让法治也插上科技的翅膀。
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