【标题】大模型的发展与组织场的重要性 【核心内容】
- 大模型在AI领域的发展追赶过程中，国内团队在原创性和差距拉大等方面存在问题。
- 在人工智能领域，组织的场比人才密度、资金等有形要素更为重要。
- 超稳态场和活性但容易崩坏的场都存在问题，只有具备稳态和活性的场才能推动组织跃迁。
- 组织的跃迁力量是精神与技术的综合，需要在场的基础上进行建设。 【评论内容】
- 小红书用户：人才密度、资金等有形要素只是表象，真正的问题在于组织的场，只有具备稳态和活性的场才能推动组织跃迁，这才是关键！
- 微信公众号读者：原来人才密度、资金等只是外在因素，组织的场才是决定组织发展的关键，这样才能在AI领域取得突破！但是，如何构建这样的场却是一个复杂的问题。
" 【标题】：“人工智能领域的追赶与差距：场的重要性”
【核心内容】：
- 国内大模型在人工智能领域的表现与国外存在一定差距，这表现在AGI视角下追赶一年后差距反而被拉大。
- 回顾过去十年，国内团队在人工智能领域的发展，探讨为何在基本平齐的起跑线上，差距反而被拉大。
- 分析国内团队在人工智能领域的主要问题，如人才密度、资金、机器等表面因素，并提出场的概念。
- 探讨场的先进性，及其对组织在大时空尺度下的持续发展和跃迁力量的影响。
- 通过间断平衡论分析组织内部的场，提出构建活性且有力量的场的重要性。
- 针对场的重要性，提出组织内部应关注机制建设，促进个体和整体活性增加，以实现跃迁。
【评论内容】：
小红书用户： “这篇文章真的说到了我的心坎里，国内人工智能领域的发展确实让人揪心。不过，我觉得作者提到的场这个概念很有意思，希望能引起更多人的关注。”
微信公众号读者： “又是一篇深度好文！场这个概念确实以前被忽视了，国内人工智能领域的发展确实需要正视差距，挖掘根本原因。希望更多的从业者能从中汲取经验，共同推动我国人工智能的发展。”"