2016年王小川就认识到，一旦机器掌握了语言，通用人工智能就来了。
（IBM的）Watson是要取代医生的，它失败了，因为它并不能通过一些考试，或者比医生干得更好。这次真的有机会了。
办公领域会出现“端到端”的行业结构，写文案这种中间过程的企业会消亡。
AI医生、AI教授、AI律师、甚至AI司机出现的时间不会太久，大概就3-5年。
比较成熟的领域已经有To C产品覆盖的时候，我们就做To B。但是对于增量的、大家没见过的产品，我们会做To C。
大语言模型已经被学界称为“foundation model”——基础模型。未来不仅是做机器人，还是做无人驾驶，都会基于这个基础大模型往上生长。
（Facebook）他们没有开源，国内所有公司做的大模型，都是自己做的。
与OpenAI相比，现在我们可能还差一步、差两步，差半步是我们的目标。
国内大厂都在发布大模型，但在团队能力上是否离OpenAI越走越近，我们是质疑的。
（百川智能）计划年中推出第一代模型，年底推出对标GPT-3.5的模型。
最后做成的包含大厂与创业公司在内，应该就5家左右。
我们尝试用GPT的AI来训练我们的AI，这样能加速我们的AI发展。
GPT解决的问题是“读万卷书”，AlphaGo解决的问题是“行万里路”。一个深度学习，一个强化学习。
未来，强化学习的比重会大很多，今年可能是5%、10%或者20%，未来可能10倍、100倍的能力要靠强化学习得到。
今天大模型建立人工智能的方式仍然是对数据的暴力美学。
为生命建立数学模型，GPT让这件事更可行。
