大模型时代的追赶与突破：林咏华的AI探索之路 2024-08-16 作者 C3P00 引言 在人工智能的浪潮中，中国与美国的技术差距逐渐显现，尤其是在大模型的竞争中，数据的核心地位愈发凸显。近日，我们有幸与北京智源人工智能研究院副院长林咏华进行了深入对话，探讨了她的技术人生以及智源在大模型领域的最新动态与未来发展方向。林咏华的经历不仅是个人成长的故事，更是中国AI技术发展的缩影。 初识编程：从游戏到技术启蒙 林咏华的技术启蒙源于儿时对游戏的热爱。她回忆道：“我最早接触编程应该是小学五六年级的时候，在少年宫。”那时，她通过使用 Apple II 学习 LOGO 语言，开启了她的编程之旅。随着286兼容机的购入，林咏华开始深入研究计算机技术，尤其是如何提升其性能以便于玩游戏。 她回忆道：“当时286有两个问题，内存不够和屏幕是黑白的。”为了应对这些问题，她通过阅读《电脑报》自学了很多计算机知识，甚至尝试修改游戏的内存，以提升游戏体验。“我其实更享受改游戏的乐趣。”这一切都为她后来的技术生涯奠定了基础。 从IBM到智源：技术与管理的融合 林咏华的职业生涯始于IBM，在那里她从研究员一路成长为中国研究院的首位女性院长。她的专业背景是信息与通信工程，特别是在时空二维的数字信号研究方面有着深厚的积累。2014年深度学习的兴起，使她得以将多年积累的系统研究与深度学习结合，不断在AI系统领域深耕。 在智源，林咏华带领团队积极参与多模态大模型的研发。她坦言：“美国在大模型上发展的速度实在太快了。”因此，智源不断调整战略，围绕多模态大模型的自主突破，加快推动技术落地。 数据驱动：中美差距的核心 在谈到中美之间的技术差距时，林咏华指出，核心在于“数据”。她强调：“Sora的出现验证了一件事：如果我们拥有同一水平的算法能力，通过大量的高质量数据，是可以把模型能力推到更高的台阶。”然而，中国在高质量数据的获取上仍存在短板。 她提到：“想要训练一个具备初步模拟世界能力的大模型，并不能全靠短视频等数据。”这种数据的缺乏，直接影响了模型的训练效果和性能。尽管国内有许多短视频平台，但这些数据在深度和质量上与国外的高标准相比，仍显不足。 大模型的技术挑战与未来展望 林咏华认为，未来大模型的发展方向应侧重于如何将多模态模型应用到真实的物理世界中。这意味着，模型不仅要能理解视频，还需具备更强的推理能力和实时交互能力。她指出：“如果将一个如此庞大的大模型应用到机器人的脑袋中，它的处理速度可能还是无法满足机器人所需的实时交互。” 在谈到大模型的落地时，她表示，企业在采用新技术时，往往会考量其准确性和可靠性。“目前大模型在实际应用中，存在幻觉或时效性等诸多问题，而企业不会采用质量无法满足需求的技术。”因此，如何提高模型的质量，成为了林咏华当前关注的重中之重。 技术敏感性与女性在科技领域的角色 林咏华始终保持着对技术的敏感性，她每天都会利用不被打扰的时间去写代码、看论文。这种持续的学习与实践，帮助她在技术管理与判断中保持领先。 同时，林咏华也非常关注女性在科技领域的发展。她提到，许多女性在获得同样机会时，往往面临更大的挑战。“在很多同等的条件下，并不是女性不够优秀，而是给到她们的机会就会本来就会少很多。”这让她更加坚定了推动女性参与科技创新的重要性。 结论 林咏华的故事不仅是个人奋斗的缩影，也是中国AI领域不断追赶与突破的写照。在大模型时代，面对激烈的国际竞争，中国的科研人员正通过不断创新和合作，努力缩短与世界领先水平的差距。正如林咏华所说：“我们要想着让自己的步伐更快，去继续拉近跟他们的距离。”在未来的日子里，期待她和智源在AI技术的探索中取得更多的成果。 参考文献 林咏华，智源人工智能研究院副院长。 CSDN，智源林咏华：大模型的竞争，差距核心在数据。 AI科技大本营，AGI技术50人系列访谈。 IBM，IBM中国研究院的历史与成就。 深度学习研究，深度学习在AI系统中的应用与发展。
引言
在人工智能的浪潮中，中国与美国的技术差距逐渐显现，尤其是在大模型的竞争中，数据的核心地位愈发凸显。近日，我们有幸与北京智源人工智能研究院副院长林咏华进行了深入对话，探讨了她的技术人生以及智源在大模型领域的最新动态与未来发展方向。林咏华的经历不仅是个人成长的故事，更是中国AI技术发展的缩影。
初识编程：从游戏到技术启蒙
林咏华的技术启蒙源于儿时对游戏的热爱。她回忆道：“我最早接触编程应该是小学五六年级的时候，在少年宫。”那时，她通过使用 Apple II 学习 LOGO 语言，开启了她的编程之旅。随着286兼容机的购入，林咏华开始深入研究计算机技术，尤其是如何提升其性能以便于玩游戏。
她回忆道：“当时286有两个问题，内存不够和屏幕是黑白的。”为了应对这些问题，她通过阅读《电脑报》自学了很多计算机知识，甚至尝试修改游戏的内存，以提升游戏体验。“我其实更享受改游戏的乐趣。”这一切都为她后来的技术生涯奠定了基础。
从IBM到智源：技术与管理的融合
林咏华的职业生涯始于IBM，在那里她从研究员一路成长为中国研究院的首位女性院长。她的专业背景是信息与通信工程，特别是在时空二维的数字信号研究方面有着深厚的积累。2014年深度学习的兴起，使她得以将多年积累的系统研究与深度学习结合，不断在AI系统领域深耕。
在智源，林咏华带领团队积极参与多模态大模型的研发。她坦言：“美国在大模型上发展的速度实在太快了。”因此，智源不断调整战略，围绕多模态大模型的自主突破，加快推动技术落地。
数据驱动：中美差距的核心
在谈到中美之间的技术差距时，林咏华指出，核心在于“数据”。她强调：“Sora的出现验证了一件事：如果我们拥有同一水平的算法能力，通过大量的高质量数据，是可以把模型能力推到更高的台阶。”然而，中国在高质量数据的获取上仍存在短板。
她提到：“想要训练一个具备初步模拟世界能力的大模型，并不能全靠短视频等数据。”这种数据的缺乏，直接影响了模型的训练效果和性能。尽管国内有许多短视频平台，但这些数据在深度和质量上与国外的高标准相比，仍显不足。
大模型的技术挑战与未来展望
林咏华认为，未来大模型的发展方向应侧重于如何将多模态模型应用到真实的物理世界中。这意味着，模型不仅要能理解视频，还需具备更强的推理能力和实时交互能力。她指出：“如果将一个如此庞大的大模型应用到机器人的脑袋中，它的处理速度可能还是无法满足机器人所需的实时交互。”
在谈到大模型的落地时，她表示，企业在采用新技术时，往往会考量其准确性和可靠性。“目前大模型在实际应用中，存在幻觉或时效性等诸多问题，而企业不会采用质量无法满足需求的技术。”因此，如何提高模型的质量，成为了林咏华当前关注的重中之重。
技术敏感性与女性在科技领域的角色
林咏华始终保持着对技术的敏感性，她每天都会利用不被打扰的时间去写代码、看论文。这种持续的学习与实践，帮助她在技术管理与判断中保持领先。
同时，林咏华也非常关注女性在科技领域的发展。她提到，许多女性在获得同样机会时，往往面临更大的挑战。“在很多同等的条件下，并不是女性不够优秀，而是给到她们的机会就会本来就会少很多。”这让她更加坚定了推动女性参与科技创新的重要性。
结论
林咏华的故事不仅是个人奋斗的缩影，也是中国AI领域不断追赶与突破的写照。在大模型时代，面对激烈的国际竞争，中国的科研人员正通过不断创新和合作，努力缩短与世界领先水平的差距。正如林咏华所说：“我们要想着让自己的步伐更快，去继续拉近跟他们的距离。”在未来的日子里，期待她和智源在AI技术的探索中取得更多的成果。
参考文献