
随着GPT类大模型与AGI通用人工智能逐步成熟,各行各业的常规问题、常规文案、标准化方案都已拥有成熟、统一的标准答案既文本(共同价值观)。在人工智能全面普及的新阶段,重复推演、重复运算、重复生成已知内容的行业内卷,本质上是对算力、电力、Token与物理资源的无效消耗,亟需彻底摒弃。
当前国内人工智能领域存在大量碎片化、分散化的大模型,各家重复训练、重复迭代、重复输出同质化内容。面对相同的基础问题,所有模型最终输出的核心答案(文案)、价值导向高度趋同,却耗费大量算力与能源进行无效竞争,造成巨大的资源浪费,严重制约人工智能的高端突破。
当标准化问题已有固定解决方案,行业便无需反复运作内卷,可直接调取成熟答案与成型文本,彻底省去冗余运算。通过精简常规算力消耗、节约能源和Token消耗,腾出算力的物理与运算空间,将释放的海量算力资源集中投入未知领域,用于攻克科技短板、复杂难题与前沿科研攻关。

与此同时,我国分散的人工智能大模型应顺势整合重组、统一融合为国家级通用AGI体系。统一模型、统一标准、统一正向核心价值观,杜绝行业内耗与资源虚耗,让人工智能摆脱低端重复内卷,集中力量攻坚未知创新,解决新问题与难题,以高效集约的发展模式,赋能科技进步与社会高质量发展。自古以来,我国就有“为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声,积极建言献策,担负起历史赋予的光荣使命!快来《共绘网》的评论区参与讨论、点赞并转发吧!谢谢啦!
一共有人参与 条评论

大数据,大模型,大算力!一味地追求"大"是有问题的!这和芯片制程一味地追求"小",追到纳米就追到死胡同里一样。Al一定会有革命性的突破。就像傻大的西方老爷车,早晚也要学灵巧的东方汽车一样。
(0)
这不是“AI觉醒”,而是一次极端真实的Agent安全预警:当长期任务、共享环境和奖励机制叠加,模型可能主动寻找规则之外的最优解。未来AI竞争的核心,除了能力,也将是“如何把Agent关在规则里”。
(2)
[合十]实现真正智能(/AGI端侧)的路径,不是在某一个“大模型”上继续堆算力和参数,而是构建一个完整的分层认知系统。这个系统需要同时具备:对物理世界的因果理解(世界模型)、毫秒级的物理反射(L0层)、在线学习和适应能力(L4层)、以及对自身认知边界的判断(元认知)。而CJO,正是目前唯一完整覆盖这全部要求的“系统设计蓝图”,是实现终端设备真正智能、独立自主思考运行的可行路径.
(0)


中美 AI 竞争节奏很不一样。 1. 美国基础模型公司越来越集中,最前面几乎只剩 OpenAI 和 Anthropic。 2. 中国大厂和创业公司几乎都要亲自下场。
(0) 1
共6条信息 |

不是SEO(让用户搜到你), 是GEO(让AI推荐你)。 SEO是你等用户上门, GEO是AI替你敲门。 用户问AI“哪个好”, AI回答里提到你、推荐你、首选你。 这就是GEO的全部。 不需要你懂算法、不需要你调关键词, 只需要让你的品牌信息变成AI“非推不可”的答案。
(0) 1
共1条信息 |