北京时间7月13日凌晨，马斯克在Twitter上宣布：“xAI正式成立，去了解现实。”马斯克表示，推出xAI的原因是想要“了解宇宙的真实本质”。Ghat GPT横空出世已有半年，国内外“百模大战”愈演愈烈，AI大模型的现状与发展，你怎么看？
当地时间7月12日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在社交媒体推特上宣布了人工智能公司——xAI的正式成立。
xAI的官网也已上线。官网显示，公司的宗旨是“了解宇宙的真实本质”。7月14日，该公司团队将在推特空间举行发布会，进一步解答网友的问题。
据官网介绍，公司由马斯克本人亲自带队，而其他成员则来自DeepMind、OpenAI、谷歌研究院、微软研究院、特斯拉、多伦多大学等，曾参与过DeepMind的AlphaCode和OpenAI的GPT-3.5和GPT-4聊天机器人等项目。
由此看来，马斯克可能将xAI定位为与OpenAI、Google和Anthropic等公司同台竞技，他们是ChatGPT、Bard和Claude等知名聊天机器人的推手。
除了马斯克之外，该网站还列出了包括Igor Babuschkin、Manuel Kroiss、Yuhuai (Tony) Wu等在内的成员。
据美国消费者新闻与商业频道（CNBC），马斯克于3月份在内华达州成立了xAI。而此前，他已将推特的名称更改为“X Corp”。不过xAI在官方网站中提到，该公司与X Corp是相互独立的，但将与X（Twitter）、特斯拉以及其他公司密切合作。他表示，这可能是确保安全的最佳途径，因为一个关心且了解宇宙的AI不太可能毁灭人类，他认为人类是宇宙中有趣的一部分。
有意思的是，马斯克对于人工智能风险的担忧一如既往。
马斯克在公开场合多次对人工智能的安全性发出警告。今年3月，马斯克和一群人工智能领域的专家、高管签署联名信，呼吁暂停开发比OpenAI新推出的GPT-4更强大的系统六个月，理由是新技术对社会的潜在风险。
7月6日，2023年世界人工智能大会在上海召开，一度冲上了微博热搜榜。在5万平方米的会场中，400多家企业的展台员工都在不遗余力地讲解着自家新产品，参会的人们不断穿梭其中，“脚都走麻了，但心情还是很澎湃。”有观众说道。
在现场，发现大会的展台均是按行业部署，软件、硬件、芯片“一家人整整齐齐”的排列着。阿里、百度、腾讯三连座，无异于同台竞技，而观众们能在5分钟之内纵览全国最新大模型，边看边对比。
特斯拉创始人、CEO埃隆·马斯克连线开场，图灵奖得主、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智主持讨论此次大会，不仅集齐了百度文心、阿里通义、华为盘古、讯飞星火、商汤日日新等30余个海内外大模型，还有80余位国内外院士，特斯拉、微软、华为、阿里等50余位海内外大咖，学术界与科技界正在合力推开时代厚重的大门。
中国大模型跑出了中国速度，技术层、配套设施层、应用层，同时在各个环节同步崛起，而不是等着底层大模型技术成熟后才慢慢跟上。一面继续夯实地基，一面遍地开花，整舰加速前进，衍生出更多的中国大模型模式。
作为大模型的提供方，蚂蚁、腾讯、百度、阿里、华为、网易等大厂结合此前已有领域的经验优势，快速探索垂类场景应用。
- 阿里的通义千问大模型，就率先用在了智慧金融。通过将自然语言理解和生成能力与金融场景结合，通义千问与中金财富、杭州银行、恒生电子等合作，通过智能问答、智能外呼、智能助手，来帮助企业识别市场风险、理解客户需求。
- 以游戏和教育为主的网易，则将大模型率先与这两个领域结合。在教育领域，网易有道自研了国内首个教育大模型“子曰”，在此次大会还发布了最新应用成果——虚拟人口语教练，可以1V1体验类似真人的口语私教。
- 而在自动驾驶领域积累多年的百度，把大模型投入了汽车交通领域。在汽车制造领域，百度智能云为长安汽车提供了人工智能基础设施平台和数字人平台，与吉利汽车一起打造了汽车行业大模型，构建了工厂数字化大脑，帮助降低管理运维成本。
- 正如华为轮值董事长胡厚崑提到，“人工智能的发展关键是走深向实，着力点放在让人工智能为千行百业的生产活动服务，为科研创新服务。”
- 蚂蚁的技术人员告诉媒体：“当面对多模型决策时，企业可以将大模型开放给蚁鉴平台进行评分，将有4个不同的评分标准，就像论文的查重系统，检测模型的安全指数并打分，为企业提供指导。”
AI大模型近年来确实在学术界和工业界都受到了广泛的关注和应用。虽然目前已经有许多成功的应用案例，但是AI大模型仍然有很多可以继续探索的方向：
- 多模态融合：在AI大模型中融合多个数据源，可以提高模型的准确性和鲁棒性。比如，在图像分类中，将图像和相应的文字描述结合起来进行分类；在自然语言处理中，将文本和语音结合起来进行分析。
- 模型蒸馏：在AI大模型中使用小型模型来提高推理速度和减少模型大小。模型蒸馏可以通过训练一个大型模型，然后使用该模型的输出作为小型模型的目标，来实现。
- 增量学习：在AI大模型中增加新的数据和任务，可以提高模型的灵活性和适应性。增量学习可以通过引入记忆模块和动态的学习策略来实现。
- 预训练和微调：AI大模型通常需要大量的数据和计算资源来训练，预训练可以将模型的初始化参数设置为来自大量数据的先验知识，从而提高模型的性能和收敛速度。微调可以在预训练模型的基础上，使用少量的标注数据进行训练，以提高模型在特定任务上的性能。
- 模型可解释性：AI大模型通常被认为是黑盒模型，缺乏可解释性。将AI大模型的输出解释为可读性更强的形式，可以使用户更好地理解模型的决策和推理过程。
