【标题】大模型的发展和竞争格局：回顾与展望
【核心内容】
- OpenAI在AGI和商业化方向的差异化追求
- 国内大模型在算力、数据和人才方面的不足
- 国内大模型领域的进步和追赶
- 大模型的开源和闭源差距
- “百模大战”中基础模型和continue pretraining/sft模型的差别
- 国内researcher在大模型领域的实力和进步
【评论内容】 小红书用户：这篇文章真是犀利，让我对大模型的发展和竞争格局有了更清晰的认识。国内的进步真的是惊人啊，竟然和OpenAI的ChatGPT3.5相媲美了！不过，开源和闭源的差距还是让人有些担忧，希望国内的大模型能够在这方面有所突破。 微信公众号读者：看来国内的researcher们在大模型领域的实力远超我们的想象，他们的迭代速度明显超过国外的，这也是国内去年模型能力快速提高的核心原因。希望他们能继续努力，争取在今年做出GPT4 comparable的基础模型！
" 【标题】人工智能领域的发展与竞争：国内与国际大模型的较量
【核心内容】
- OpenAI的实力并不像人们想象的那样稳定，国内在大模型领域的发展速度超过预期。
- 大模型领域的“百模大战”概念有失公允，关键在于基础模型的发展。
- 开源和闭源的差距比想象中要大，尤其是大模型开源的内容有限。
- 中国的研究人员在做大模型方面表现出色，具备世界领先水平。
【评论内容】
小红书用户：这篇文本让我对国内人工智能领域的发展有了更深刻的了解，原来我们的科研实力如此强大！希望国内大模型的发展能够引领世界潮流。
微信公众号读者：这篇文章揭示了国内外人工智能领域的竞争格局，让人感慨万千。国内科研人员在大模型领域的进步有目共睹，相信未来一定能取得更多突破！"