新京报贝壳财经讯（记者陈维城）7月3日下午，在2024新京报贝壳财经年会“‘通’往未来，向新有AI”论坛上，北京智源人工智能研究院院长王仲远介绍，以2023年作为新的拐点，大模型从实验室走向产业为标志，有可能推动人工智能向通用人工智能方向演进。

　　“以2023年为界，过去的人工智能发展历程可以称之为弱人工智能，即人工智能只能针对特定场景，特定任务解决问题，如AlphaGo战胜世界围棋冠军，但不能解决医疗问题和自动驾驶问题。”王仲远解释。

　　王仲远表示，2023年之后，以大模型进入产业落地为标志，有可能推动人工智能向通用人工智能方向演进。在过去七八十年人工智能发展的历程中，可以看到每一次人工智能新浪潮的产生，都是以模型参数量、训练样本量和算力跃升带来的人工智能重大发展。

　　王仲远提到，过去几年，大模型的参数量迅速增长， 2020年ChatGPT3是1750亿参数，与人脑神经突触差1000倍；去年的ChatGPT4已经缩小到100倍。 大模型参数越来越接近人脑参数（神经突触）规模。

　　面向未来，大模型技术持续迭代演进。王仲远介绍，除了文本数据之外，视频、图像、音频可能是文本数据的十倍百倍，意味着大模型的发展远没到尽头。

　　针对语言大模型幻觉问题，智源研究院自主研发了通用语义向量模型BGE系列，基于检索增强RAG技术，实现数据之间精准的语义匹配，支持大模型调用外部知识的调用。

　　“面向未来，视觉和多模态大模型亟待突破。为了实现多模态、统一、端到端的下一代大模型，智源研究院推出了Emu3原生多模态世界模型。Emu3采用智源自研的多模态自回归技术路径，在图像、视频、文字上联合训练，使模型具备原生多模态能力，实现了图像、视频、文字的统一输入和输出。”王仲远介绍。