中航zemic传感器HM8-C3-1.0T-4B7-A
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李钟麒:第一,是场景上的问题。当函数生成的准确率推高时,上下文的感知能力会被削弱,这源于方案优化下导致的一些短板。同时,如何在生成信息的时候将信息都告诉AI模型,扩大它的视野。我觉得终极目标是AI编程工具能够代替大家写程序,目前存在非常大的挑战。
第二,是个性化的挑战。不同的产品线,会对应不同的公司,不同的产品,大家的写法也存在差异,大家都不希望有重复编码的情况出现。除此之外,还需要打消用户对安全性的顾虑。实际上,模型的推断是一定需要上下文输入的。在不知道上下文的时候,公有化的部署将其做成一个公共的模型,会存在很大的安全性挑战。
郝逸洋: 我认为难点一是:成本问题。因为目前的模型对计算资源的要求很高,在用户多元化的情况下,如果需要一直提供免费服务,其实并不是健康的商业模式。同时,在定制化的方面,每个企业都有自己的框架,如果面对一些敏感的行业(军工行业),采取公开的模型其实提供不了其他的帮助,定制化也会增加成本。
难点二是在企业内做私有化部署。许多企业都非常看重信息安全,企业内的代码是不愿意上传到我们的服务器上面。
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