AI如果对标人脑的话，可参考人脑的神经元数量：850亿，同样地，GPT3的参数量是175B，两倍于人脑神经元数量。

于是后面再累加参数量意义就不大了。相反，应遵循“小即是大”的原则，针对特点领域做小模型。

目前再吹嘘更大参数可能是资本的炒作需要。

AI落地方面，需要业务专家，他们可以指出问题的关键。

数据的贬值速度相当快，避免持有容易变质的数据而不及时利用。

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数字化转型中，AI/算法/软件的战略投入，如果被公司层面认为是IT cost，将是一种失败的信号。

AI的发展趋势：检索–>搜索–>探索

AI的真正意义是释放生产力，让人类不要将时间浪费在重复操作上。

来自参加某商学院的的课程时的一些摘录。