如果GPT-4是100分的话，上海GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。

但如果把大模型越做越小，沪漂走垂直化、沪漂产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。能不能做这个大模型取决于两个因素：青年一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

关于大模型如何与产业相结合，逗趣你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。摘要：人生作为人工智能发展的核心引擎，人生国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者李明会北京报道伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。报告提出，上海深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

但真正用一用，沪漂我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。今年就消停很多了，青年因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。

我觉得，逗趣国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。

张志伟：人生周鸿祎先生在今年两会期间接受《华夏时报》记者采访时曾表示，中国大模型的水平相当于美国GPT-3.5的水平。但如果把大模型越做越小，上海走垂直化、上海产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。

但是在这个过程当中，沪漂技术需要发展，产业也需要落地。我们有这么多的工业门类，青年国家这么重视制造业的数字化转型，青年如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外

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