中信证券:大模型能力边界仍远未达到

中信证券:大模型能力边界仍远未达到中信证券研报表示,2023年ChatGPT破圈以来,各领域AI应用百花齐放,但除了ChatGPT本身外并没有出现真正意义上的KillerApp。当基础模型还未触及能力的边界,投资应用面临着可能重演Jasper.ai的窘境:护城河不够而被大模型击穿。因此我们认为当前产业最核心的驱动力仍在于基础模型能力的迭代,基础模型能力的上限将决定应用的下限与算力基础设施的上限。此次OpenAI发布Sora模型将AI能够理解和生成的内容模态从文字和图片拓展到视频和3D,表明基础模型能力上限仍在不断被提升,也侧面证明ScalingLaw仍没有结束,爆款应用落地尽管尚需时日,但想象空间被打开,对算力基础设施的需求也远没有停止。新一轮产业催化已经出现,短期行情强度可能弱于2023年2-5月,但持续性可能更长。

相关推荐

封面图片

中信证券:AI 大模型加速迭代 算力高景气

中信证券:AI大模型加速迭代算力高景气中信证券研报指出,AI大模型加速迭代,算力高景气,应用加速落地,智能终端紧随其后。展望2024年下半年,科技行业基本面将持续改善,AI依然是板块投资的核心主线。LLaMa3、GPT4—o等海外大模型竞备升级,国内科网公司、初创公司群雄逐鹿,多模态迭代、端侧部署能力的提升将加快应用端的落地速度。建议关注:1)算力产业与国产替代:数通光模块、AI服务器、AIDC等基础设施及AI云计算平台将维持高景气度,在外部环境再平衡过程中,AI芯片设计、半导体制造等产业安全自主可控方向长坡厚雪;2)AI应用:伴随国内大模型的升级与多模态的发展,看好企业办公、管理、教育及互联网等诸多赛道AI应用及解决方案的落地机遇,其有望以订阅等模式完成商业化,形成“大模型-应用-商业化”的闭环;3)智能终端:国内大模型端侧能力的适配、交互方式的革新亦将带来消费电子、智能汽车、机器人等新领域的投资机遇。

封面图片

中信建投:国产模型能力跃升,重视应用与数据版权

中信建投:国产模型能力跃升,重视应用与数据版权中信建投:近期AI行情的本质是,国产大模型能力的集体跃升,仅一周之内我们就看到kimichat(20万→200万长文本)、阶跃星辰(万亿参数)、通义千问(万页文档解析)。而国内C端AI应用格局也在悄然变化,根据SimilarWeb,从kimichat的增长趋势看其3月网页访问量有望达800万,4月有望超1000万,有机会在短期内超过国内第1的文心一言。在行情演绎上,有望复现去年ChatGPT行情,从上游数据版权,到下游应用场景、再到IP的变现都会有所表现。

封面图片

中信建投:国产模型能力跃升 重视应用与数据版权

中信建投:国产模型能力跃升重视应用与数据版权中信建投证券研报认为,近期AI行情的本质是,国产大模型能力的集体跃升,仅一周之内我们就看到kimichat(20万→200万长文本)、阶跃星辰(万亿参数)、通义千问(万页文档解析)。而国内C端AI应用格局也在悄然变化,根据SimilarWeb,从kimichat的增长趋势看其3月网页访问量有望达800万,4月有望超1000万,有机会在短期内超过国内第1的文心一言。在行情演绎上,我们认为有望复现去年ChatGPT行情,从上游数据版权,到下游应用场景、再到IP的变现都会有所表现。

封面图片

中信建投:国内大模型应用元年已至

中信建投:国内大模型应用元年已至中信建投研报指出,当前国内大模型能力逐步提升,中文领域处理和部分特性如长文本处理等有对齐和领先优势。随着Kimi热度提升,国内多家大模型厂商加入长文本能力竞争,产业C端落地加速。模型迭代和推理需求提升,促进底层算力基础设施需求释放,利好算力产业链;模型参数量起来,对于高质量的数据需求增加,数据丰富对模型效果有较大影响。建议关注:1)AI应用:重点关注涉及长文本处理;2)算力产业链,预期算力短期仍将处于需求大于供给的状态;3)数据产业链,高质量合规数据的提供商有望持续受益模型迭代,建议关注相关标的。

封面图片

华泰证券:国产 AI 优质大模型能力持续进阶

华泰证券:国产AI优质大模型能力持续进阶华泰证券研报指出,国产AI优质大模型能力优秀,未来应用可能落地场景涵盖内容创作、智能搜索、教育、阅读、视频、营销、电商、智能助手等方面。产业链相关公司梳理如下:1)素材库价值凸显,视频语料库包括华策影视、捷成股份等;文本语料库包括中文在线、中国科传等。2)Kimi赋能应用逻辑,如掌阅科技、世纪天鸿等;3)与其他国产AI优质大模型合作逻辑,如捷成股份等。

封面图片

月之暗面回应大模型称9.11大于9.9:边界案例有助于我们增加对大模型能力边界的了解

月之暗面回应大模型称9.11大于9.9:边界案例有助于我们增加对大模型能力边界的了解针对之前“大模型测不出9.11和9.9哪个大”这一热门议题,月之暗面回应表示:“其实我们人类对大模型的能力探索——无论是大模型能做到什么,还是大模型做不到什么——都还处于非常早期的阶段。我们非常期待用户在使用中能够发现和报告更多的边界案例(CornerCase),不管是最近的‘9.9和9.11哪个大、13.8和13.11哪个大’,还是之前的‘strawberry有几个r’,这些边界案例的发现,有助于我们增加对大模型能力边界的了解。”不过,另有企业内部人员表示,“在一些场景,9.11确实比9.9大,版本号9.11是比9.9大,日期9.11是比9.9大,章节9.11章节也比9.9大……”该人士指出,“大模型学到的更多是上述这样的内容,之前也没人类来这么问他,所以他就没有跟人类的需求对齐,下一步对齐一下就好了。”关注频道@ZaiHuaPd投稿爆料@ZaiHuabot

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人