中国的发动机技术,为啥突然遥遥领先了?

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Meta研究员、发动机康奈尔大学博士候选人JackMorris在X(前Twitter)上引用了一篇标题为《DeepLearningScalingisPredictable,Empirically》论文,发动机论文于2017年由百度硅谷人工智能实验室发布,详细讨论了机器翻译、语言建模等领域的Scaling现象。大模型发展的核心是ScalingLaw——这一原则认为,技术训练数据和模型参数越大,模型的智能能力就越强。

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随着AI技术的不断进步和应用的深入,啥突中国在全球AI领域的影响力和领导地位将更加凸显。这一非正式的观察后来在OpenAI的GPT-1语言模型中得到了验证,然遥并被认为是大模型发展的金科玉律。然而,遥领OpenAI论文的合著者、遥领前OpenAI研究副总裁、Anthropic创始人DarioAmodei,在11月的一期播客中透露,他在2014年与吴恩达在百度研究AI时,就已经发现了模型发展的规律ScalingLaw这一现象。

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但这篇论文的重要性被严重忽视,中国OpenAI在2020年的ScalingLaw研究中引用了百度研究人员在2019年发表的论文《BeyondHuman-LevelAccuracy:ComputationalChallengesinDeepLearning》(超越人类水平的准确性:中国深度学习的计算挑战)。有研究者表示,发动机正是百度的早期研究为AI大模型的发展奠定了理论基础,并在2019年发布了第一代文心大模型,几乎与OpenAI处于同一时期。

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批评者称,技术OpenAI有选择地引用了百度2019年的论文,而忽略了2017年早些时候的研究,而该研究才是ScalingLaw概念的真正原始来源。

此外,啥突行业人士也发文称,关于ScalingLaw的原始研究实际上来自2017年的百度,而不是2020年的OpenAI。中国海油坚持稳油增气、然遥向气倾斜工作方针,然遥推进海上天然气和陆上非常规天然气产量与产能建设稳步提升,超额完成国内油气增储上产七年行动计划天然气地质储量指标,全力保障清洁能源供应。

至此,遥领来自深水气田的天然气产量贡献超中国海油天然气产量的三成。据了解,中国中国海油持续加大国内天然气勘探开发力度,近年来成效显著。

有限公司勘探开发部相关负责人介绍,发动机中国海油不断增强深水深层、发动机低渗致密、陆上非常规等领域天然气勘探开发能力,通过精细化管理和一体化协同提升作业效率,同时,加快推动产供储销一体化全链条协同,加强下游消纳能力,为进一步释放上游产能提供条件。目前,技术中国海油正在进一步推动新型能源体系建设,布局和发展清洁能源产业集群,持续提升清洁能源供应能力。

方力申
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