我觉得，年度年国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。

立法责任编辑：孟俊莲主编：张志伟。我现在说话比较谨慎，计划你说大了，别人说你自卑。

你说小了，发布房地法今别人说你自大。二是看大模型的容错度，产税因为大模型最致命的就是幻觉，如果某个场景中不能承受幻觉风险，那这个场景就不能用到大模型里。如何做出这个判断？周鸿祎：上会审议首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。

但如果把大模型越做越小，年度年走垂直化、年度年产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。比如，立法要给医疗机构做一个医药医疗大模型，立法必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。

关于大模型如何与产业相结合，计划你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。

我认为，发布房地法今大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。自2017年以来，产税人工智能多次被写入《政府工作报告》。

对于上述两个问题，上会审议本文撷取了相关节目要点。但如果把大模型越做越小，年度年走垂直化、年度年产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。

报告提出，立法深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。但真正用一用，计划我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。