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如果您有更多观点，也欢迎能和我一起讨论交流。 专栏作家 王钰，微信公众号：钰见SaaS，人人都是产品经理专栏作家。物畅网联合创始人，9年ToB行业互联网运营经验，主导物流SaaS、医药SaaS、家居SaaS等多个垂直行业SaaS解决方案。 本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 ，基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人，人间服务。在人工智能()领域，几家关键企业正在推动技术的发。
展和创新最近
的创始人兼首席执行官Alexandr 合伙了一场深入的对话，探讨了领域的最新进展和未来趋势。在这次讨论中，他们分析了Nvidia、Open和等行业巨头如何成为进步的三大支柱，并预测了技术的未来走向。 近日，Scale 创始与 a16z 合伙人 展开了深入对话。 表示， 的进展依赖于计算能力、算法创新和数据资源，而 Scale 专注于推动前沿数据的生成，支持 在前沿技术中的进步。 与去年同期相比，Scale 今年上半年销售额几乎增长了三倍
达到近 4 亿美元，为大型
客机公司标记数据已。经成为一项巨大的业务，预计今年收入将达到近 10 亿美元。 现有的公开数据资源已被充分利用，未来 发展的核心在于如何生成新的高复杂度、前沿数据，并在此基础上推动更高水平的智能进步。 他强调，在公司快速扩张过程中，招聘大量新员工反而可能降低组织的整体绩效。关键在于保持小规模、高效的团队，并确保外部高管能深入理解公司的运作节奏后，再逐步引导变革。 此外，他还将 AGI 定义为能够完成 80% 以上人类可通过计算机完成的数字化工作，虽然这一目标并非短期内可实现，但随着算法创。
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到早期迹象。 以下为这次对 合同文件在项目管理中的好处！ 话的主要内容，enjoy～ B端产品经理的能力模型与学习提升 B端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 … 查看详情 > David George： 我总是很喜欢和你聊天，每次都。能学到很多。我们可以先聊聊你在 Scale 正在构建的东西，然后深入探讨。
在我们正在为 构建
数据铸造厂。从大的层面来看， 归结为三 电话号码 香港 大支柱：计算、数据和算法。 我们所看到的所有进展都来自这三个方面：计算由像 Nvidia 这样的公司推动，算法的进步由像 Open 这样的大型实验室引领，而数据则由 Scale 提供。 我们的目标是生产前沿数据，以推动与各大实验室合作的前沿水平进步，并使每个企业和政府能够利用他们的专有数据来推动自己的前沿 发展。 David George： 关于前沿数据这个话题，实际上你是如何获得这。
些数据的呢 是的，我认为这是我们
这个时代的伟大人类项目之一。如果这有意义的话，我认为目前唯一的智慧模型就是人类，而前沿数据的生产很像是人类专家与技术和算法技术的结合，以生产大量此类数据。顺便说一句，迄今为止我们所产生的所有数据，互联网也是类似的。 在很多方面，互联网是机器和人类合作产生大量内容和数据的成果。而未来的情况可能就像增强版的互联网：如果互联网不仅仅是一个人类娱乐设备，而。
个大规模的数据生成实验，会怎
样呢？ David George： 你对行业现状有独特的见解，你如何描述当前语言模型的状态呢？我很想谈谈市场结构，但可以先从你对行业的整体看法开始。 Alexandr Wang： 是的，我认为我们可能正接近语言模型开发的第二阶段末期。第一阶段是早期几乎完全的研究阶段，标志性的成果包括 。
T的早期小规模实验，直到
布为止。 这是一个专注于小规模实验和算法进步的阶段。然后，第二阶段大致从 GPT-3 开始到现在，进入了初始扩展阶段。 GPT-3 表现得相当不错，接着 Open 及其他公司开始大规模扩展这些模型，像Google、Anthropic、 Meta 和 x 等许多公司也加入了这个竞赛，将模型的能力提升到极限。 过去两三年间，几乎完全是执行层面的工作，涉及如何使大规模训练顺利进行，如何避免代码中的怪异错误，如何设置更大的集群等。 接下来我认为我们将进入一个研究和执行之间更多交替的阶段，各实验室将朝着不同的研究方向发展，并在不同时期取得各自的突破，因此这是一个激动人心的转折期。 David George： 他们已经达到。
了一个阶段，虽然不能说计算资源是丰富的，但已经足够支撑模型的发展，基本不再是一个限制。而在数据方面，所有前沿实验室已经尽可能地挖掘了可用的数据资源。接下来就是在数据方面取得突破，对吗？ Alexandr Wang： 是的，基本上是这样。如果你看这三大支柱，计算方面我们显然会继续扩大训练集群的规模，这个方向是比较明确的。算法方面，我认为将会有很多创新。 事实上，很多实验室现在都在这一领域进行深入的研究。而关于数据，你提到的很对，我们已经用尽了所有容易获取的公开数据。 David George： 是的，所有人都可以获得相同的数据。
没错，很多人称之为“数据墙
们已经利用了所有公开的数据资源。而下一阶段的标志之一将是数据生产。 每个实验室将如何生成所需的数据以实现更高的智能水平，这将是一个关键问题，我们如何朝着数据丰富迈进？这将需要多个领域的前沿研究。 我认为，首先是推动数据复杂性的提升，迈向前沿数据。我们希望在模型中构建的许多能力，其最大的障碍其实是数据的缺乏。 比如说，过去两年内， Agent 一直是一个热门话题，但实际。
上几乎没有 Agent 能很好地运作。原因是网络上根本没有大量有价值的 Agent 数据。这些数据不在那里，所以我们需要生产高质量的 Agent 数据。 David George： 能举个例子，说明我们需要生产什么样的数据吗？ Alexandr Wang： 我们即将发布的一项研究表明，目前所有前沿模型在工具组合上的表现都很差。比如它们需要先查找信息，然后编写一个 Python 脚本，再绘制图表，使用多个工具串联起来解决问题时，模型表现得非常糟糕。而这对人类来说是。
非常自然的。 David George： 是的，但这些操作没有被记录下来，是这个意思吗？也就是说，模型无法学习到这些步骤。 Alexandr Wang： 完全正确。这些推理链条在人类解决复杂问题时非常常见，我们会自然地使用一系列工具，思考问题并推理下一步需要做什么。如果遇到错误，我们会回过头重新考虑。很多这样的智能链条数据今天根本不存在。
