[向右R] 这几年，AI发展的如火如荼，大模型作为AI中非常重要的部分，发展的很火热。但如今大家依然容易对大模型产生认知误区。就像近日，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏近日在内部讲话中就谈到大模型认知三大误区，他说大模型之间的差距并不是越来越小，而是越来越大，而且它们需要不断地优化、创新迭代，才能不断满足用户的需求。 [拔草R] 误区一：大模型竞争 模型之间的差距是多维的，不仅有能力差距，还有成ben、推理速度的差距。有些模型虽能达到同样效果，但成ben更高、推理速度更慢，还是不如先进模型。 真正衡量大模型能力的是，在具体应用场景中，是否满足了用户需求、有没有产生价值的增益。 随着时间推移，顶jian模型与其他模型之间的性能差异可能会越来越大。 [拔草R] 误区二：开源模型效率 模型除了性能效果之外，还要看运行效率，包括成ben与推理速度。开源模型在这些方面是不行的，闭源模型准确讲应该叫商业模型，商业模型有无数用户的支持，分摊研发成ben、分摊推理的机器资源和GPU，GPU的使用效率是zui高的。 [拔草R] 误区三：智能体趋势 大模型应用的演进过程，展现了从辅助工具（如Copilot）向更高自主性智能体（Agent）的深刻跃迁。这些智能体不仅能够执行任务，还能自主使用工具、深度反思及自我迭代。 现在智能体还不是共识，但像百度这样能够把智能体作为大模型zui重要的战略和发展方向的公司并不多。 为什么强调智能体？因为智能体的门槛确实很低。很多人不知道怎么把大模型变成应用，而智能体是一种非常直接、gao效、简单的方式，在模型之上构建智能体相当方便。