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XR发展的困境-大模型仍难撼动

admin2周前 (05-15)数码11

引子

2023年,科技巨头纷纷押注大模型,搅动互联网行业。繁荣背后伴随质疑,推动行业回归理性。元宇宙风潮曾经历类似场景,2021 年 Roblox 成为元宇宙第一股,Facebook 更名为 Meta。2023 年,ChatGPT 成为新热点,元宇宙似乎成为被遗忘的风口,XR 行业也随之寒风瑟瑟。

XR 行业遭遇寒冬

投融资遇冷 2023 年上半年,全球 XR 行业投融资大幅下滑。2021 年,XR 行业投融资金额同比增长 128% 至 554 亿元,2022 年却下滑 11.4%。2023 年一季度降幅继续扩大,同比下降 73.2%。年中略有回升,但 8、9 月再次下降。 大厂收缩、裁员 大厂 XR 业务线陷入寒冬。阿里达摩院 XR 实验室高层人事动荡,多位高管离职。腾讯 VR 部门裁撤 300 多人,转变发展路径。号称研发国内首款元宇宙产品希壤的负责人马杰离职。Meta 裁员 2 万多人,微软解散工业元宇宙团队。 设备销量下滑 2022 年全球 XR 设备销量同比下跌 21% 至 853 万台。2023 年一季度出货量进一步下跌,同比下降 33%。

寒冬的原因

元宇宙回归理性 元宇宙被视为前沿研究方向,但爆火后迅速冷却。XR 行业作为元宇宙入口,不可避免受其影响。 技术瓶颈 当前 XR 设备存在佩戴舒适度、眩晕、延迟等问题。技术发展瓶颈阻碍行业发展。 缺乏现象级应用 XR 行业缺乏杀手级应用,无法吸引广泛用户。 内容生态不完善 XR 内容生态尚未成熟,优质内容稀缺。

寒冬的影响

行业萎缩 投融资减少、大厂收缩,导致行业萎缩。 技术发展受阻 技术发展受限,创新步伐放缓。 用户体验受损 设备问题、内容缺乏,影响用户体验。

寒冬何时过去?

XR 行业寒冬何时过去尚未可知,但以下因素可能影响其回暖: 技术进步 技术突破解决设备佩戴感、眩晕等问题。 现象级应用诞生 革命性的应用带动行业爆发。 内容生态完善 优质内容涌现,丰富用户体验。

结语

XR 行业寒冬是转型阵痛的体现。善于投资未来的企业应深入洞悉行业问题,把握发展机遇。在技术进步、应用创新、内容完善的推动下,XR 行业有望走出寒冬,迎来新的篇章。

大模型是什么意思

大模型指的是包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型,这些模型在自然语言处理领域得到广泛应用。

一、大模型特点

1、大规模数据集

大模型需要处理大规模的数据集以学习广泛的知识和模式。这有助于模型捕捉更复杂的模式。

2、多任务学习

大模型通常可以同时处理多个任务,这使得模型能够学到更广泛的知识和技能。例如,语言模型可以学习词义、语法、语义等多个方面的知识。

3、模型架构和技术

大模型可以采用不同的模型架构和技术来优化模型的精度和效率。例如,Transformer模型可以用于处理自然语言处理任务,而卷积神经网络可以用于处理图像识别任务。

4、参数规模大

大模型的参数规模非常大,这意味着需要更多的计算资源和存储空间。

二、大模型优点

1、强大的语言理解能力

大模型

大模型由于其巨大的规模和复杂的结构,能够更好地理解和处理自然语言,包括语法、语义和语境。

2、高精度的预测和决策

大模型在处理图像、语音和文本等复杂任务时,能够提供更高精度的预测和决策,这在许多领域如自动驾驶、医疗诊断中至关重要。

3、强大的特征学习和泛化能力

大模型通过训练能够学习到数据的深层特征,从而具有更强的泛化能力,能够适应不同任务和场景。

大模型实际应用

1、自然语言处理

大模型在自然语言处理领域的应用包括机器翻译、语言理解、聊天机器人等。这些大模型可以生成高质量、流畅的文本,理解人类语言,并能够进行智能对话。

2、计算机视觉

大模型在计算机视觉领域的应用包括图像分类、目标检测、图像生成等。例如,GAN网络模型可以生成高度逼真的图像。

3、语音识别和语音合成

大模型可以提高语音识别和语音合成的准确度和自然度。

4、推荐系统

大模型在推荐系统领域能够更好地理解用户兴趣,从而更准确地为用户推荐适合的内容和产品。

5、自动驾驶和机器人技术

大模型可以帮助汽车和机器人更好地理解环境和做出智能决策。

6、医疗保健

大模型可以帮助医生在诊断、治疗和研究方面取得更好的效果。

7、金融服务

大模型可以帮助银行和金融机构更好地进行风险评估和欺诈检测。

8、内容生成和设计

大模型可以用来生成与指令相关的文本、图像、代码等内容,也可以对文字、图片进行设计。

9、数据分析

大模型在智能对话方面作用突出,还能够协助进行数据分析。

大模型是什么意思

大模型(Large Model)是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型,这种模型经过专门的训练过程,能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。

大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。相比之下,小模型(Small Model)是指具有较少参数的深度神经网络模型。小模型常常运行速度更快,也更加轻便,适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景,例如移动设备或嵌入式设备。

在实际应用中,选择大模型或小模型取决于需要解决的问题和可用资源。大模型通常在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面表现良好,它们通常需要高性能计算资源的支持,例如标准的GPU或云端集群。

小模型适合解决一些简单的、小规模的问题,例如信用卡欺诈检测等,它们具有更快的推理速度,可以在低功耗设备上运行,例如智能手机或物联网设备。

大模型能解决的问题

大规模预训练可以有效地从大量标记和未标记的数据中捕获知识,通过将知识存储到大量的参数中并对特定任务进行微调,极大地扩展了模型的泛化能力。在应对不同场景时,不再从0开始,只需要少量的样本进行微调。

再比如BERT已经训练好了,我们要做下游任务,做一个句子的情感分析。那么就会在BERT的输入token中加入一个 class token,这个和vit的做法一样,encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation 和softmax和gt做损失训练,所以这一步可以直接初始化BERT模型的预训练参数做finetune,效果要更好。收敛的又快,loss又低。

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