Woo Yongming的23分钟演讲使阿里巴巴增加了2200亿

由Huxiu Technology Group生成的作者| Miao Zhengqing标题图像|在阿里巴巴集团（Alibaba Group）首席执行官兼总裁兼首席执行官Wu Yonging结束了他的演讲之后，阿里巴巴·克劳（Alibaba Cloud）的股价价格在9月24日上午10点左右开始显着上涨。显然，这是阿里巴巴（Alibaba）股份的价格出色的演讲。作者在整个Wu Yongming过程中都听到了交流。主要是“定义”和“位置” AI的未来发展途径以及阿里巴巴在未来将发挥的作用。吴Yongming演讲后，阿里巴巴股价的价格急剧上涨。这是可以理解的，因为外界给出了吴Yongming给出的“定义”和“定位”的“积极反馈”。 Wu Yongming的“定义和“定位”可以在您的演讲的祈祷中得到很好的总结。” AI取代了能源的位置成为最重要的产品，它推动了数千个行业的日常运营。。生态友好的服务为世界各地提供服务。 “在他参加的所有演讲和电话会议中，但是这次他使用PPT来详细解释未来或开始。ai不会停止wu yongming。对于技术圈子中的人来说，AGI（一般人造信息）将在2024年至2025年间获得，从2024年到2025年。在科幻电影中超越人类，或者在这种情况下没有足够的“概括”。在这条路上。 Wu Yongming认为需要三个阶段才能实现，而阿里巴巴目前处于第二阶段。第一阶段：“智力”，“学生”出现。第2阶段：与“助理人”的“独立行动”。第三阶段：“自我评估”的特征是“超越他人”。那么，您应该在阿里巴巴上做什么呢？ Wu Yongming提供了两个“抓地力工具”。这是专注于演讲的“两个判断”。 1。大型模型是下一个代理操作系统。 2。超级AI云是下一代计算机。总而言之，Wu Yongming的含义是可以完成，而阿里巴巴已成为第二阶段。在整个实施过程中，AI对人类社会的重要性不断增加，甚至成为新的“能源生态位”。重要的窗口将成为“每个人一起工作的基本工具”，例如30年前的“个人PC和桌面系统”。阿里巴巴云继续专注于两个T指示：出色的模型和AI云。在吴Yongming的演讲之后，阿里巴巴云CTO Zhou Jingren一次宣布了10多种新产品，涵盖了大型型号，AI工具，云和代理商的产品。简而言之，吴朝明解释了阿里巴巴的想法，周伦分享了阿里巴巴是如何做到的。这种“歌曲与和解”是相同的，但是阿里巴巴股价的价格开始上涨。在我看来，吴Yongming演讲中所解释的道路实际上是阿里巴巴的一般路线图，将来很长一段时间内。实际上，它不仅会影响阿里巴巴云中设备的方向，还影响电子商务，当地生活和其他公司。从长远来看，这条路径需要连续投资，并且面临相对较长的回报周期。在此过程中，阿里巴巴需要稳定足够的基本业务，以用足够的资源和空间来支持它以继续投资。但是在货币的另一侧，有一定y在全球范围内大型基础设施 + Cloud的两端的两端都有少数公司，这增加了其投资。这意味着，如果阿里巴巴经过漫长的“投资期”，它可能会在未来以高阈值和有限的竞争中进入一个新的周期。 9月24日，在Wooyegming的演讲之后，Huxiu和几种媒体也与阿里巴巴云CTO Zhou Jingren进行了沟通。 Woo Yongming的通行证也做出了回应以及玩阿里巴巴云的具体方式。为了帮助读者更好地了解当今AI中央层面的共享增量信息，我们要感谢支持整个中国和全球技术行业的开发人员。今天，举行了Yunqi会议十周年。 Yunqi会议来自阿里巴巴云开发人员会议，是促进计算行业，AI和云技术开发的大量开发人员在Cloudchina甚至世界中。因此，在演讲之前，我要对开发人员表示最大的感谢。在当今世界，人工智能促进的一场知识革命才刚刚开始。在过去的百年中，工业革命通过机械化扩大了人类的物理能量，信息革命通过数字化扩大了人类信息处理能力。这次，智力革命远远超出了我们的想象力。通用人工智能AGI不仅会放大人类的智能，而且还释放了人类的潜力，超人将成为ASIS工程智能的到来的方式。在过去的三年中，我们显然感觉到了这种速度。几年后，AI情报将迅速改善高中生为博士生，您也可以在国际IMO中获胜或赢得Oror。 AI聊天机器人是历史上最快的用户入侵功能。渗透AI行业超过历史上的所有技术。令牌在两个或三个月内被消耗两次。在过去的一年中，全球IA行业的总投资超过4000亿美元。在未来五年内，全球累计投资将超过40亿美元。这是历史上最大的计算机电源和研发投资，不可避免地会加速创建更强大的模型并加速AI应用程序的渗透。现在对人类具有通用认知能力的AGI智能系统的实施似乎是确定性的事件。但是，AGI并不是AI开发的终点，而是一个新的起点。 AI不在AGI中停止，而是向超级人工智能（类似）迈进，它可以超越整体光并发展自身。 Agi的目标是帮助人类摆脱80％的日常工作，并专注于创建和探索。作为完全超过人类智能的系统igence，ASIS可以创建一组“超级科学家”和“超级工程师”。 ASIS以难以想象的速度解决科学和非解决工程问题，包括解决医疗问题，发明新材料，解决可持续的能源问题，甚至是星际旅行。 Impulse技术ASIS以指数级的速度跳跃，并导致我们进入了前所未有的智力时代。我认为进入这一目标的道路将经历三个阶段。第一阶段是“智力的出现”，其特征是“学生”。近几十年来，互联网开发为智力的出现提供了基础。互联网数字化了几乎所有关于人类历史的知识。这些语言和单词的信息携带的信息代表了人类知识的完整集合。据此，大型模型具有智能能力，首先是概括的，以了解世界知识的汇编，并在一般对话中表现出来UE功能。这是人类理解，回答人类问题并逐渐发展几个步骤问题的能力的意图。目前，我们看到，在各种人类领域，AI接近高级测试，包括国际数学奥林匹克运动会的金牌水平。 AI逐渐赢得了进入现实世界，解决实际问题并创造实际价值的潜力。这是近年来的重要路线。第二阶段是“自主行为”，其特征是“助手”。在此阶段，AI不再限于语言交流，而是能够在现实世界中行事。 Ayou可以在人类目标的环境下使用工具分解复杂的任务，并使用对数字和物理世界的独立互动，这些工具与对现实世界产生重大影响的数字和物理世界的独立互动。这正是我们所在的情况。实现这一飞跃的关键是，最大的模型具有ABIL使用工具，连接所有数字工具并完美连接现实世界的任务。加速人类进化的起点是开始创建和使用工具，大型模型还具有使用工具的能力。这些工具允许AI调用外部软件，接口和物理设备（例如人类）执行复杂的真实世界任务。在此阶段，AI将迅速穿透几乎所有行业，包括物流，制造，软件，商业，生物医学，Finenzas，科学研究等等，因为它可以帮助人类显着提高生产率。其次，提高大型模型的编码功能可以帮助人类解决更复杂的问题并数字化更多方案。当前的代理人保持相对较早，主要解决简短和标准化的周期任务。允许代理解决更复杂的周期任务的最重要的事情是大型模型的编码功能。代理可以独立编码，以便他们可以解决在理论上，无限的复杂问题，理解复杂的需求，例如工程师以及独立的编码和测试。 AGI的唯一形式是开发出色的模型编码特性。将来，自然语言将是AI时代的源代码，任何人都可以使用自然语言来创造自己的绅士。只需输入您的母语，并告诉您您需要什么。 AI可以编写逻辑，呼叫工具，构建系统，几乎完成数字世界中的所有内容，并通过数字接口操作所有物理设备。将来，与人类合作的全球人口和机器人可能不仅仅是全球人口和机器人，但这将对现实世界产生重大影响。在此过程中，AI可以将数据与大多数现实世界的方案联系起来，并为将来的演变创造条件。 AI进入“自我评估”的第三阶段，其特征是“超越他人”。此阶段有两个重要因素：ia连接所有未加工的D在现实世界中的ATA。目前，AI取得最快进度的领域是创建内容，数学和编码的领域。这三个领域显示出明确的特征。 Campos中的知识是100％定义的，由人类创建，全部在文本中，并且AI可以理解原始的100％数据。但是，就其他学科和更广泛的物理世界而言，当今的AI暴露于人类总结的更多知识，并且没有广泛的总数据可以与物理世界互动。此信息有限。为了取得超越人类的进步，AI需要直接从物理世界中恢复更多的组成和原始数据。举一个简单的例子，如果汽车公司的首席执行官想迭代明年的产品，它可以通过对用户或内部讨论的无数研究来确定下一辆车将具有什么特征，以及与竞争对手相比将获得什么优势。您应该存储技能的哪些方面？这是STI现在很难做到这一点。中心是所有数据和信息均获得您调查的Arenda手。如果有一天，人工智能有机会连接这辆车的所有信息和数据，那么创建的下一辆汽车将远远超过那些通过无数的思想思想创造的汽车。这只是人类世界的一个例子，更不用说最复杂的物理世界，也是AI通过人类知识概述理解的东西。因此，要进入更高的阶段，AI需要直接从物理世界中获得更完整的原始数据。我会。就像自动驾驶的早期阶段一样，仅取决于人类摘要和实现自主驾驶的基于规则的方法，无法取得良好的效果。大多数新的自动驾驶生成都直接从船上的原始相机数据中学习，从而实现了更高水平的自主传导能力，并使用c Methodsend -to -end apacitation。甚至自主传导的相对简单问题不能仅仅取决于人类取向的知识和规则，而是整个复杂的物理世界。这还不足以让AI学习人类取向的定律。只有允许AI继续与现实世界进行互动并获得更具包容性，更真实和真实的时间数据，才能更好地了解和模拟世界，发现超出人类认知的深度法律，并创造出比人类更强大的智能能力。随着IA在物理世界中浸渍更多的情景，并在物理世界中包含更多数据，通过AI模型和代理商，自我学习的自我学习将变得越来越强。有机会建立培训基础架构，优化数据过程，更新模型架构，更新模型的架构，以进行更新和迭代，从而实现自我实现。这将是发展中心的关键时刻AI的Ent。功能的持续改进使未来的模型可以通过与现实世界的持续互动来获取新数据并接收真实的时间评论。在强化学习和持续学习机制的帮助下，它们独立优化，纠正偏差并实现自我评估和智能更新。所有交互均已调整，所有注释均为参数的优化。随着无数的场景执行和结果反馈的循环，AI重复了其超出人类的智能能力，而早期人工智能（喜欢）就形成了。除了某些奇异性之外，人类社会是如何推动钥匙加速的方式，技术进步的持续发展超出了我们的想象力，而新生产力的爆炸使人类社会成为一个新阶段。这条超级人工智能的道路在我们眼前变得越来越清晰。我会。随着人工智能技术的发展和需求爆炸IA各种行业将在IT行业引起重要变化。我们的第一个决定是，伟大的模型是下一代操作系统。我们认为，以较大模型为代表的技术平台将取代操作系统的当前位置，并成为下一代操作系统。将来，几乎所有链接现实世界的工具界面都将链接到较大的模型。用户和行业应用程序的所有需求通过与模型相关的大型工具执行任务。 LLM容纳用户。 ，AI的软件和计算机资源的交互式编程的平均水平已成为AI时代的操作系统。我们相信一些简单的类比：自然语言是AI时代的一种编程语言，代理是新软件，上下文是一个新的内存，大型模型通过MCP等接口将代理与PC的各种工具和时间连接起来，例如MCP，代理使用A2A等协议来完成该协议来完成多个代理和软件之间的API接口。最大的型号吞没了该软件。作为下一代操作系统，这种出色的模型允许任何人以自然语言创建无限的应用程序。将来几乎所有将处理计算机世界的软件都可以是由大型模型而不是当前商业软件生成的代理。潜在的开发商从数千万到数亿美元不等。过去，Bido以软件开发成本，工程师开发了很少的高价值方案来成为商业软件系统。将来，所有最终用户都可以将工具用作大型模型来满足其需求。这些模型以多种方式实现并在所有设备上运行。调用该模型API的主要方法是从一开始就使用该模型，但实际上它看起来非常原始。就像在伟大客人时代的共享时间再利用阶段一样，每个人只有一个与重复使用的终端相关的终端f伟大客人的共同时间。这种方法允许数据持续存在，缺乏长期记忆，实时不足，无法解决隐私，仅可塑性无法解决。将来，该模型将在具有持久内存和最终云链接操作状态的所有计算机设备中执行。就像今天在不同环境中执行的操作系统一样，您可以随时更新参数并迭代自己。正是这一判断是我们做出战略决策。 Tongyiqianwen选择了在AI时代创建Android的开放途径。在LLM时代，我们认为，开源模型创建的渗透率值和场景比封闭的代码模型大得多。我们是一个可靠的开源选择，可以完全支持开发人员生态系统并与世界各地的所有开发人员一起探索AI应用程序的无限可能性。第二个决定：超级AI云是下一代COmputers。大型模型是在AI云中执行的新操作系统。该操作系统可以满足任何人的需求。所有人都有十几个或一百个代理商，每天24小时不中断，共同努力，需要大量的计算机资源。数据中心的计算范式经历了创新的变化，从使用CPU作为核的传统计算机科学到使用GPU作为核的IA计算。新的AI计算范式需要密集的计算机功率，更高效的网络和更大的集群尺寸。所有这些都需要广泛的能源，完整的电池技术，数百万的GPU和CPU，它们可以与网络，芯片，存储和数据库有效地工作，并每天24小时处理全球需求。这就需要将基础设施积累到超规模和完整的桩技术上，这可能会导致如此庞大的需求。将来，整个世界将只有5-6个超级云计算机平台。在这个新时代，AI取代了能量状态，并具有强大的功能。它也成为重要的产品，并促进了数千个行业的日常工作。 AI的大多数特征都是通过云计算机网络以令牌形式生成和分发的。令牌是未来的电力。在这个新时代，阿里巴巴云被实施为全面的人工智能服务提供商，为世界各地的AI提供了智能领导者和云计算网络，为开发人员提供了与世界所有地区的开发人员的相当服务。首先，我们有汤蒂·齐旺（Tongyi Qianwen），这是世界上伟大的典范。 Tongyi Qianwen是全球开发人员中最受欢迎的开源模型，拥有300多个型号涵盖了所有完整的模式和尺寸。迄今为止，Tongyi Qianwen在全球范围内下载了超过6亿次，拥有超过170,000个派生模型。这是世界上的开源模型矩阵，是最大的模型计算机设备最大的渗透。同时，阿里巴巴云（Alibaba Cloud）提供了一个独特的模型服务平台，该平台承认该模型的自定义和代理商的快速开发。他们还提供了一套开发人员套件，例如AgentBay，例如Spirit Code/Qoder，该套件使开发人员可以轻松地使用模型的特征来创建代理。其次，阿里巴巴云是AI和中国领先的云云的第一个基础架构网络，并且是世界上为数不多的超级AI云计算平台之一，可以提供软件和硬件的垂直集成。在硬件和网络级别上，阿里巴巴云的开发存储系统，网络体系结构和计算机芯片是阿里巴巴云大型计算机簇的最坚实的基础。阿里巴巴云正在努力构建新的AI超级计算机。它还具有最先进的基础架构和基础架构。有最先进的模型可以合作在模型设计和架构中的最新创新设计中，您可以通过在阿里巴巴云中致电和训练大型模型来实现最佳效率，并成为开发人员的最佳AI云。 AI行业的发展速度远远超出了我们的期望，AI行业的需求远远超出了我们的期望。三年的AI基础设施建设计划积极促进了3800亿元人民币，并将继续增加投资。与2022年Genai的第一年相比，为了欢迎ERA的到来，就AI行业的长期发展和客户的需求而言，2032年阿里巴巴云全球数据中心10次的能源消耗量表。这是我们的长期计划。我们认为，通过这种饱和投资，将促进AI行业的发展，并将促进LO时代的到来。什么类型的联合关系超级人工智能到来后的人类和人工智能？将来，AI将变得更强大，更强大甚至克服人类的智力。 GPUチップを使用する必要があるでしょう。像电力一样，一旦他扩大了人体力量的杠杆作用，因此会呈指数增强人类智能的杠杆作用。我过去花了10个小时，并获得10个小时的成绩。将来，人工智能可以利用10个或百分之10倍的功率。回顾历史，随着每一次技术革命都能释放出更高的生产力，将会出现更多的新需求。人们在历史上会比以往任何时候都更强大。最后，我想强调它几乎没有开始。 AI将重建所有基础架构，软件和应用系统，将成为现实世界背后的核心驱动力，并发起新的智能革命。阿里巴巴继续与合作伙伴和客户进行投资和合作，以帮助AI穿透该行业并创建一个FUT一起。我们希望每个人都有一个令人满意且舒适的云Qi会议。谢谢大家。周·朱宁（Zhou Jingren）的交流内容：问题：我想知道大型汤蒂模型的评估维度的内部优先级。由于以前的通信，似乎他们正在更加关注开源社区中用户的下载量和一些维度。这些维度现在有什么新想法吗？您使用哪些尺寸考虑Bailian和Wanxiang等产品？周日饮食：首先，我们所有技术工作的直接评估系统是关于包括模型能力的特征。当我们谈论Qianwen和Wanxing的通用模型时，我们会完全评估每个字段中模型的功能。这是Woo Yongming带领这样做的方式。技术路线和技术指标是首先也是最重要的。甚至每一代的模型的迭代大量技术评估。评估系统是模型开发的重要基础，也是非常重要的技术演化目标。同时，社区对社区的更广泛的热爱反映了模型的有效性。这是因为它具有出色的建模功能，并具有多种开源策略。开发人员更加独立，可以完成评估，并对Themodel有更好的评论。这是自愿的，而不是运营工作。这是社区使用常规模型的效果进行的评估。我们和社区将在这方面继续共同努力。最重要的事情具有进步和技术能力。吴Yongming说，这确实将在这样的方向上取得更大的进步和技术进步。就是一切。问题：在过去的一年中，阿里巴巴出版了许多大型模型，包括汤伊·齐旺（Tongyi Qianwen）和旺西安（Wanxiang）。为什么有这样的今年高节奏启动状态？像OpenGPT5这样的统一模型会完成富模型的状态吗？周·吉恩（Zhou Jingren）：首先，不仅在我们身上进步，而且在全球的整个AI模型中都在加速。换句话说，今天，尤其是在我们整个Tongyi模型家族中，我们正在关注该领域的世界领导人。第一个被追捕。您可以看到OpenAI和Google之类的模型加速。人工智能正在当今时期。换句话说，今天，我们不仅与某些模型的能力和新思想竞争。更重要的是，每个人都可以迭代，快速创新并创建它。换句话说，所有这些都无形地加速了当前模型的迭代效率。这是第一个方面。第二个方面是它从过去的唯一模态模型演变为多模式模型。这是不可避免的趋势。无论是从语言模型本身开始，它都可以伴随多模式，或者今天可以慢慢整合到多模型中从视觉和听觉的角度来看。这与人类智力密切相关。我认为没有一个很好的老师处理文本和一位伟大的老师，他会处理其他方式。实际上，每种方式的知识系统必须相对整合，促进和加强。这是一个很好的趋势。问题：我在各个领域都迅速使用Modeelo。如果研发人员的能量有限，这种策略会影响我们并创新​​基础算法和范式吗？您如何优先考虑实施这些范式创新和基本应用程序方案？周·吉恩（Zhou Jingren）：首先，我认为模型中的一般创新不会分散。今天，我们讨论了在它们背后连接的所有模型的发行版。所有都是单个方式，即单个任务集，无论当今的多模式特征，当今的模型是否都在lou中。可能有必要在具有特定任务的唯一模态方案中进行优化，并且可以将整个模型的功能放置。在这方面，所有模型的开发不应是一个单个项目。这是整个大型模型的一般进化合作的一部分。然后，在这方面，它实际上是集成的。项目规划和项目优先级是相关且重要的链接。此外，我们可以看到我们不仅在积极创新和模型，而且自今年年初以来我们已经看到了几代模型以来的迅速发展。每个一代模型的功能都得到了显着改善，并且也积极开发了下一代模型。今天，我们在建筑方面进行了许多创新，包括今天提到的下一个汤蒂·齐文（Tongyi Qianwen）。启动后，整个社区都在适应并围绕新体系结构进行相关尝试。 Tongyi Qianwen的下一个模型的推出表明，它正在积极促进整个模型社区的创新迭代。因此，这些在这方面是互补的。该模型的开发是逐步的逻辑，而不是抑制运动的最终逻辑。国外的所有制造商都逐渐发展，如今，我们需要加快中间模型的迭代和创新。问题：今年有新的技术趋势。这是AgentMode。一些制造商在模式下使用代理功能，但显示了QWEN模型。这些模型仍然为代理提供了中央发动机，并且彼此独立。您认为将来代理模式和能力之间会有什么关系？另外，您对阿里巴巴有什么选择？周·吉恩（Zhou Jingren）：实际上，对此没有明确的限制解决方案。模型服务本身还具有代理功能，例如使用多种主要工具。简而言之，从模型开发的第一天开始，就有一个搜索功能，并且本身就是一种代理。因此，今天我们将讨论许多模型服务，但是大型模型本身也是代理商。然后，黑色或白色没有完美的逻辑。我们今天正在谈论的代理商的发展是该行业代理商的发展。这是在几个行业中，这是由于以下事实：对当前对行业中的知识系统和某些知识系统的了解是必要的。这部分仍然需要开发以行业为导向的代理，并且该部分已整合。今天提到的Bailianhui提供了中央代理商的几个特征。代理商的这些特征将逐渐整合到汤伊·奎恩和旺氧安格中。换句话说，基础模型变得越来越强大，相关工具已集成。但是，如今，在业务层面使用工具并在业务层面上调整工具以实施和解决它们仍然是必要的。问题：我想问Jingren。伟大的当前技术路线没有显着差异，这取决于它的表现。例如，在GPT-5启动之后，人们通常会对模型的创新进展感到沮丧，并找到当前模型的进化途径更加困难。但是，阿里巴巴还提出了一条相当激进的途径。如果阿里巴巴现在想领先于模型，您认为最重要的因素是什么？这是基础算法中的创新，还是数据之类的？周·吉恩（Zhou Jingren）：我不认为这两个处于相同的维度。这次，我不会对Openai的发布发表评论。也许每个人都对该发布有很多期望，但这并不意味着整个行业。我们发现，整个行业的每个模型的能力的总体改善并没有减少。每个模型都取得了长足的进步，包括使用工具和复杂的详细推理。如您所见，我们已经与Tongyi Qianwen迈出了一步。我不认为速度在这方面的全球投资笑了起来也在加速，证实了AI模型的极限。我还没看过。我们仍在不断加速和创新。当涉及到今天谈论Wu Yongming的方式时，必须解决许多问题。当然，在这一点上，模型很复杂，包括处理能力和深入思考的能力。数学，代码，其他方案等。我们解决的一些最好的。模型培训方法，模型和模型结构的模型和模型结构的模型可能会发生许多变化，以快速访问各种工具。最终，模型必须独立完成他们的学习，独立使用评论，使用与世界的交互来收集评论并使用注释来发展和更新模型。上一代模型的发展路线应慢慢导致持续学习和个人改进的过程模型。存在建筑挑战，系统挑战和算法挑战。问题：今年，我们拥有校园最大的招聘。您想知道什么变化使您对年轻人到达后的新海浪的种植有何思考？如果您想这样做，培训或模型与以前的模型有什么区别？周·吉恩（Zhou Jingren）：对于年轻的才华，阿里巴巴总体上提供了最好的环境。一方面，才华非常重要。另一方面，我们需要创新的土壤和创新的环境。这些方面的整合是良好发展人才和更好成果的重要基础。一方面，有一个出色的模型开发。我们讨论了完整堆与thecloud中计算之间的一系列组合。无论是在系统方面，模型的侧面还是应用方面，都有一个很好的系列，可以让更多的人才参与吃。此外，AI时代的人才还需要多功能技能，我们不仅在考虑算法，而且还考虑精致的想法，工程和许多应用。幸运的是，今天，我们提供了一堆完整的土壤来发展更好的人才。我们还期望我们能参与并打破LO创新的最佳才能。本文来自原始链接：https：//www.huxiu.com/article/4784402.html?f=wyxwapp
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