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报告信息 |
| 题目：大模型智能密度法则与端侧智能未来 |
| 报告人：刘知远 教授，清华大学 |
| 摘要：传统大模型规模法则受数据、算力成本约束难持续，我们最近提出的智能密度法则揭示：模型智能水平与参数量比值持续提升，2023 年以来智能密度约每 100 天翻倍。本报告对比芯片摩尔定律与智能密度法则的协同演进关系，梳理架构优化、高效数据治理、模型风洞、低位宽量化、软硬协同等高密度模型制备核心技术体系，依托 MiniCPM 系列端侧基座模型工程实践，论证终端硬件算力持续升级与高密度模型双向赋能的落地路径。结合海量终端算力远超云端的产业数据，研判 AI 将从云端集中计算走向分布式端侧原生智能，剖析端侧全模态、硬件原生一体化架构的发展趋势，指明智能密度持续迭代是普惠通用智能的核心底层驱动力。 |