第12章 通用人工智能 (第2/7頁)
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方平從山下小樓回來的時候，拆了一臺光口交換機，接好後，打開筆記本遠程連接上了山下的集羣管理系統。
集羣管理系統通過web監控平臺，監控集羣的節點、作業、作業分佈、隊列、qoS，資源預留等等，全部都是圖形界面。
除此之外，還有監控訓練進度的進度條，進度顯示訓練進度30%，剩餘時間6132小時，參數規模爲1940億，比幾年前的chatGpt3.5要小一點，但畢竟這是垂直領域，能做到這個規模已是相當不易。
方平現在考慮的是，是否要停掉這個工業製造模型的訓練，就算訓練出來又怎麼樣，這裏一無礦產，二無生產線，甚至連臺高精度的3d打印機都沒有。
方平認爲一步到位的方法是搞通用人工智能，讓通用人工智能來解決這些難題，如果要靠方平自己，估計這輩子只能苟且偷生了。
馬斯克曾經認爲2029年是實現通用人工智能的最後期限，如果說這次核戰爭不是人類挑起，很大程度上是AI已經完成了通用人工智能的自我訓練與升級。
幾個月前的全自動編程開源大模型已經實現了端到端的功能，即爲提出需求，直接生成可以運行的代碼，甚至連操作系統都可以自動生成。
這也就是爲什麼公司不需要程序員了，留下來的程序員只是負責測試改進而已。
這個模型的參數規模達到了恐怖的二十萬億規模，比當年的chatGpt 5還多了一倍，據說數據來源於十幾家頭部公司與上百家高校研究所、實驗室數十年的積累。
