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汤道生那句话，「AI落地是一道工程题」，或许还可以再加半句:工程题的解法，从来不是一个人闷头做的。,汤道生的判断干脆利落——主流大模型推理能力都不差了，国内开源跟海外闭源的差距在收窄。比拼重心正在转移:不是「谁的模型更强」，是谁能通过工程化手段把模型用好。,这个指标适用于个人，也适用于公司。训练效率真正的瓶颈，不在GPU——在沙箱。,但是，以前我们可能只是让AI写一段话，或者处理一个简单的函数，但随着Agent的到来，我们现在要求AI去修理一辆正在跑的超级大卡车，或者是从头造出一台能用的iPhone。这意味着在Agent时代，模型面对的训练任务是地狱级的。,大模型的出现打破了这个不可能三角。“AI模型几乎可以接受任何输入，并且能泛化到很多场景……它也更直观，你能得到你想要的结果……也更容易上手，直接用自然语言跟它交互就行了。”

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胡渊鸣觉得，依靠纯AI生成模型来做游戏虽然惊艳，但算力消耗巨大，而且转个视角世界就变了，玩起来延迟也比较高，反倒是传统游戏里根本不会有这方面的问题。,Meshy最近在生成工具领域之外，还有一个比较引人注目的动作，那就是发布了《黑箱》的Demo，并试着在“AI原生游戏”赛道拿出验证性的产品。胡渊鸣在这个赛道也没有那种“AI一键生成完整游戏”的想法，而是选择了更克制的混合模型路线。,实际上，影视行业在过去一百年里反复处理过与上面案例类似的问题，只不过当时面对的是胶片、电视和互联网，现在换成了AI。从这个角度出发，以往建立的侵权治理体系，值得AI短剧借鉴。