王小川：花钱搜索，我晚了；花钱AI，我赶上好时候

ama 1 和 2。

首先，我们今年在 6 年末份样行了第一个 7B 模板的建模， 7 年末份样行 13B 模板的建模。在英文的基准之中所，极为重要的一个基准是 MMLU (Massive Multitask Language Understanding)，这个决定性基准我们的两个建模是优于 Llama（1）的，在中所文之中所小幅度领先。

我们想到 Llama 本来对中所文的检视均本来是不足的，跟Llama（1）相对，巨川的英文是只能均对标，决定性基准是至少的，然后中所文是微小是没用得非常好，很多人在对 Llama进行中所文改造，但还是不但会人有本土的巨川好用。

Llama 2 样行此后，我们也能碰到高成本报告，之中所仅仅有 9 个高成本创意点，其中所有 6 个在我们打算研样的建模之中从未毕竟了。

跟欧美国家其他建模相对，我们这边的思四路是目直到现在最相对于的，有 6 个点我们从未没用了，然后有 2 个我们不但会人想要到，有一个我们这是无效的，所以在跟 Llama2 对比的时候，我们在高成本的反思之中不是有用的不实揉合，我们是有自己的反思的。我们看来在这个高架道四路之中所后面但会有我们的机但会。

以直到现在我也促请，在欧美国家大家在用的时候不该只想要着国内外不太好，OpenAI 今日来谈论离英哩毕竟非常英哩远，年初只能达到 GPT-3.5 或者相对于的品质必须短时间，但在OpenBSD大建模之中所我们今日从未很相对于了，在中所文科技领域今日就可以替代，也许将来还能至少 Llama，我心之中是可以毕竟的，我们毕竟有这样的自信。

王以永：

所以你的下一个OpenBSD建模，你看来但会比 Llama 2 非常好？王以小川：

至少是在中所文。在中所文科技领域，今日从未是领先于了。上到下是在全球市场的OpenBSD科技领域去样显露我国的声响。王以永：

英文和中所文都要达到比Llama2好，这件冤枉对你是看得见、可充分利用的。王以小川：

我心之中有机但会，在可得出结论将来是不太可能但会样生的。王以永：

所以你的观点是：以直到现在只能有用的容是我们将来大建模就是走到向OpenAI——免费软件的中所心化的建模。OpenBSD其实是不具着很大的不太几率。所以也就意味著一上都在于在实践中高成本，展现高成本只能，但它也毕竟有不太可能蕴含商业行为和实用性。

同时，OpenBSD的系统设计化之上，我国没用一个全球最好的中所文建模还是一个让人可以期望的冤枉。王以小川：

概括得十分恰当。

决定性字的成果

是坏的离心力，还是好的存款？

王以永：

以直到现在很多证券看来，用搞决定性字的成果没用大建模肯定成不了。经过这几个年末的在实践中，你确实实验者了你原本的与他们不同的说明？决定性字的吸取和只能对大建模有什么帮助？王以小川：

因为以直到现在（AI的）这个成就是OpenAI毕竟的，Google不但会人毕竟，所以证券的第一个想要法就是这个一新的高成本正好是决定性字的反面。他们只能仅仅只是究竟是高成本还是民间组织管理的状况。

导致这种声响的状况，一个是不解读决定性字高成本和AI的彼此间，第二个是看来决定性字历史背景的观念但会隙来负向的效果。

因为决定性字该公司主要就是腾讯和Google，不太必须实质上贷款，也不但会给证券谈论决定性字是什么。尤为是上一波AI热潮非常多是通过三维隙上来的，大家对决定性字之中的NLP等高成本内涵是险恶的。

从结果上来容是，我们6年末份样行了第一个建模。最早有对手告诉他证券，巨川最早第一个建模要用半年短时间，本来我们需用了1/3短时间就毕竟了，然后又样了第二个。而且之后的将来，我们但会样行一个免费软件大建模。

巨川从第一天由此可知始就是自研的，而且冷启动十分十分快速。这假象的状况是什么呢？

以直到现在我们想到低成本元数据是大建模的系统设计化，那什么该公司对语种元数据有广泛的解读呢？那本来决定性字该公司拔20年，每天都在反思怎么样觉到这种低成本元数据。未必一定首先从1万亿个该其网站中所样觉到100个低成本的其网站，然后再没用页面分析，包括的资讯抽取、去重、反垃圾，甚至按段落级别来提取以下内容。

这种实习，搜狗、腾讯和Google从未没用了很久。

第二点，从优秀人才库存来容是，既要有线性只能，又要有以决定性字只能为主的建筑工程只能，这种人整体也在决定性字该公司。今日字节摇动没用建模就是用的决定性字的工作团队，腾讯的短时间表也十分快速，包括沈向洋在没用的建模也是Bing的VP从直到现在没用的。

没用大建模还有一件不想要就是该软件。该软件大建模好要好本来是一个痛苦的弊端，包括侦探小说的弊端、得心应手问答的弊端、创作的弊端……有的变异好，有的变异差，怎么赞誉？所以这种赞誉法制也是决定性字该公司总长期吸取的一个只能，用赞誉来隙动更进一步线性的算法。

另外新的创该公司又比日产汽车的民间组织成本要高很多，有十分且灵活的对政府法制，所有成本就但会得仅最大者化的反映。王以永：

所以当年看来决定性字拔要好大建模的那个证券，之后你跟他聊过吗？王以小川：

起名打上长柄褫夺了，都不想到是谁了。这种只看商业不看高成本的，还有尤其爱好英美两国跑去新的创的小鲜肉的，这些证券就直接合为显露来不聊了。

老王以容是得对

「小创意靠日产汽车，大创意靠小厂」

王以永：

你心之中美林在将来这波高成本变异革中所但会有能够大的机但会吗？还是容是主体仍然由巨头把控？美林该如何抓住仅限于自己的机但会？王以小川：

王以慧文虽然对高成本不但会人那么懂，但他有一句话我心之中容是的尤其对：小创意靠日产汽车，大创意靠小厂。

虽然日产汽车有很多人、买、森林资源的占有优势，但民间组织壮大后反而但会有很多很在表面上弊端，民间组织成本接到了情况严重受限。

如果我们坚定看来 AGI 的预感，那么一定但会爆样显露不小的新的物种。这些不想要对新的创该公司来容是有不小样挥作用的机但会。这个从近现代说明了就能论证，所以只要有AGI，将来就有一新的机遇。

中所间的决定性问题在哪呢？

OpenAI 是一个以科学研究导向为主，在现实世界放由此可知的产品的该公司。你跑去它走到，科学研究科技领域可以有十分亮丽的成就。但是以直到现在怎么没用应用于，不管是 OpenAI 还是硅谷以高成本驱动该公司都还不是太擅总长这个。我有自信我国在应用于放由此可知上比英美两国强很多。

世界都到了一个改投折点，今日高成本从未就位，这是第一个决定性问题。应用于和供给上都是第二个决定性问题，这砖头叫没用 model service（建模客户服务）。所以今日的挑战是，第一，你有建模了吗？第二，有了建模就正数有了客户服务吗？王以永：

高价 API 仅限于客户服务的形式语种吗？王以小川：

我心之中不是。

就像你有了无人驾驶的高成本，但你容的就能造辆车了吗？看来不是。其中所还必须许多高成本的融合。

今日英美两国对于应用于层比较迷茫，我国今日的弊端是建模只能不足。以直到现在很多没用建模的新的创该公司，也是把自己的视角整体上在大建模上，对其它高成本缓冲区不但会人那么了解。

谈论个最有用的例子，没用建模肯定但会遇到噩梦弊端，时效性弊端。噩梦和时效性都是光靠大建模本身能化解的。有人用增加模板，增加到万亿，十万亿来化解噩梦；或者用增强研习。但本来最直接的没用法就是把决定性字和的资讯检索隙进去。大建模和这些转化在砖头，才能发端一个非常值得注意的高成本缓冲区。

这个高成本提显露后，从未却是苗头了。比如今日有一个叫没用线性元数据库的像是，它本来就是决定性字的变异通，主要应用于在 toB 之中所。

决定性字上都，在 2018 年有了 Transformer 高成本后，从未不具了语义决定性字的只能。大家不太可能哭过倒排资料库，就是把这种符号互联网资料库上来。

在 2018 年此后，不管是我们、腾讯还是字节的线性都从未改投向了语义决定性字，假象全力支持这种高成本的是三个不小的线性元数据库。这些高成本缓冲区和大建模转化在独自，才能让大建模有非常大的样展。大家可以碰到，决定性字的工作团队成果对于没用建模是有占有优势的。

第二个上都，今日大建模高成本迅速实用化。然后在所谓的知识算出中所，还必须加入线性元数据库和决定性字，才能发端非常值得注意的高成本和的产品。在这个弊端上，大家打算逐步发端实质。

以直到现在来谈论 ChatGPT 的水量，大家由此可知始担忧确实只能持续爆样。

因此大家还必须非常多探险。

我们看来在娱乐行业，在人物配角担纲上都有广阔充满决心，但这件不想要必须我国该公司进入才能没用得非常好。

另外一件冤枉是如何将大建模和决定性字如何转化在独自，Perplexity AI 今日没用得倒是好，我们则属于被动的地位，英美两国有机但会，证券就但会样觉我国的对应该公司。如果这家该公司，一不但会人有大建模，只是在调用API；二不但会人有决定性字高成本，只能依赖 Google，Bing 这些该公司的高成本，这样未必令人满意要。王以永：

昨天你容是，ChatGPT 这类的浏览器量在下滑，就是让大家想象新的范式未必只能一下子打穿。这本来对美林没用应用于的挑战很大？

因为根据你昨天所谈论，美林在一个高成本不茁壮的环境下，本身新的创探险的代价就很大。而如果美林只是拿别人的API没用个应用于范式的变异化，本来不但会人有尤其亮眼。王以小川：

同一天 OpenAI 刚升级了 code interpreter，然后又升级了 custom instruction。对新的创该公司来容是又发端了不小的心理压力。

英美两国证券也在担忧，在焦虑其中所还有不但会人有机但会新的创该公司能至少巨头，但会不但会没用一半就被大该公司转用了。

在我国的话，我心之中走到大建模四路线的还不但会人有像OpenAI那样有一个占据顶端的该公司显露现。今日还属于“百模世界大战“的阶段性。以直到现在没用大建模的该公司有不但会人有只能没用应用于，这件冤枉我国比英美两国有很多传闻中。

紧威风GPT-4？

一味渴求建模代际大幅提高很生命危险

王以永：

这也引样了一个弊端，就是紧接著我国谁但会威风到GPT-3.5，甚至GPT-4的程度

也有另一种声响容是GPT-3从未能够企业去化解一些垂直一幕弊端。

我想象小川你们还是致力于去威风GPT-3.5，GPT-4。这个威风的反复无可不无可？你们为什么容是一定要威风到GPT-4的程度？王以小川：

我心之中这是两个不想要。

首先是高成本的跨代变革，不太可能对更进一步的产品生态系统设计产生碾压式的直接影响。无论从令人满意要的尺度来看，想要象一个遥不可及的将来，就像战斗机的三代、四代、九代一样，在这其中所每新的一代都不太可能样挥重要作用。所以在这个时候，大家毕竟给与在竞争针锋相对的科技领域中所寻求占有优势。

但是在争夺占有优势的反复中所，大家不太可能但会陷于一新的厌烦：到哪新的一代才能容正充分利用超级应用于？GPT-3.5在英美两国至今尚未发端超级应用于，特训一次有约必须5000万，这还不包括直到现在期作准备和实验之类的费用。GPT-4特训一次不太可能必须5亿。到GPT-4.5代，费用不太可能但会达5亿美元。

因此，如果不但会人有超级应用于，单纯渴求高成本大幅提高也是十分生命危险的。所以我们必须在这个科技领域同时渴求第四代和第九代高成本只能的大幅提高，同时要有超级应用于。否则，我们不太可能但会突然陷于两个上都的升级心理压力，这两者都必须同时升级才能赢得成功。王以永：

所以每一波型的高成本之中都毕竟只能诞生值得注意的应用于。王以小川：

你昨天容是的很对。

在B端之中所GPT- 3 整体就从未还用了，在C端不但会人有还用的状况我看来还是短时间以致于。

加之大家把眼前太过聚焦在OpenAI上，它不是一个的产品该公司，不是一个能没用超级应用于的该公司。

能没用超级应用于不仅必须高成本紧威风，也要对的产品有一个能够的解读。这件冤枉我心之中年初是水落石显露的时候。

「小川适合于没用大建模」

「没用了20年决定性字，不但会人人容是我适合于没用决定性字」

王以永：

大家有不但会人有不太可能高估了OpenAI？或者容是我们看来OpenAI只能被领先于的一点就是因为它有元数据链条，你如何解读这个，元数据链条是容实存有的吗？王以小川：

今年年初在提元数据链条的不想要，直到现在尤其担忧。浏览器的请求给了它，它想到浏览器要什么，然后就非常好地去升级建模。

在目直到现在看的话，这个弊端未必情况严重。

像 Llama 2 推显露此后，大家碰到在阶段性性阶段性，元数据要精而少，而不是精而多，今日大家由此可知始逐步发端实质，高成本的秘密文件不是在链条之中所，还是短时间的高成本吸取。

像 Claude 的该公司 Anthropic 的高成本实力也调高的很快速，OpenAI 英哩远英哩远它浏览器多，这也证明元数据链条的整体概念被断言了。 王以永：

或者容是有不太可能它之中边容正值得注意的元数据都体今日跟人互动的技巧上，我那时候最早的时候，它的互动方式就倒是“木讷”的，但今日就想象非常有情感。 王以小川：

这个像是想象都不多，非常多还是在于它的元数据集之中所，不管在 Pre-training阶段性还是在阶段性性阶段性，怎么去搞优质的元数据？如何去配比等，这是它的两大的只能。尤为是我哭他们闲谈容是，一上都 GPT-4 在特训 GPT-3.5 ，让 3.5 非常高效的实习，同时用 GPT-4 去生产 GPT-5 所必须的均元数据，在没用算法反复的优化。它的算法在在表面上是使在线客户服务非常好，同时生成将来的均元数据，我心之中这是是在表面上的一个链条。 王以永：

所以如果 从Llama 的尺度去看，通过OpenBSD也有不太可能只能去 deliver 一个不停在大幅提高高成本程度的建模。但如果要从 OpenAI 的这个视角，不太可能在某个阶段性也必须有能够的浏览器和元数据。 王以小川：

OpenBSD的、免费软件的，还有应用于，冤枉实上以直到现在大家都还在铺由此可知来没用，跟今日英美两国中南部一样还在扩张的阶段性。 王以永：

所以以直到现在对于一个新的创该公司，比如像巨川，就不但会轻易的只是容是我只配合了某一个方向，我要保持战略模糊也好，或者叫不太几率的丰富多彩也好，就这些维度不太可能都但会。 王以小川：

对。我这次新的创比较倒是，很多人容是小川你尤其适合于没用大建模，我没用了 20 年决定性字，从来不但会人一个人容是过小川你尤其适合于没用决定性字。

在欧美国家没用决定性字，比腾讯稍早了3年，这种紧威风是十分艰无可的。而以直到现在这个吸取和成果放过来一看，直到现在面都是不但会人人的。原先想要的只能，从未稍早了好几年了，但以直到现在在我看上来处处都是机但会。因此只要我们有能够多的只能，我们处处都可以在之中所试，也进去以直到现在确实只能改变异大家原搜狗的这种印象。

不该盲目崇敬

中所美但会有不同的 AI 故冤枉

王以永：

小川容是的这点我还倒是有当下的。你再次站到了一个的沙漠。

大建模这件冤枉，不太可能很多人心之中要研习、紧威风 OpenAI。但当你容拔了这件冤枉，才但会容的样觉到英哩和梯度。王以小川：

对，可不那么崇敬

。我那时候 2016 年 AlphaGo 此后，我直到现在提了两点，第一，如果（AI）只能得出结论下一帧影片，那就是 AGI 的预感。

但是容是完此后就过了，你也不但会人有只能去没用，动力、只能、必须都不但会人有。之后容是如果电脑程式掌握语种，那么强人工笔记本电脑也但会预感。今日本来从未由此可知始实验者。

所以我心之中我们自己有很多想要法，未必是走到在后面的。只是原先各种时机、必须不茁壮。这就像，一个心神不宁容是这件冤枉从未可以解了，你这个心神不宁，也不是容是一定要把需给你抄对吧？

别人告诉他你可解，甚至大的思四路给你了，我心之中我们自己就但会没用了，不必须盯着别人的需打小抄。王以永：

所以这之中所你容正的趣味性不是充分利用和复刻了别人，而是在这个的沙漠之中在探险显露一些大家还不但会人有抓到的像是。王以小川：

是的，我心之中这次有机但会在均科技领域毕竟领先。王以永：

是有这种不太几率的，所以我国和英美两国，巨川和 OpenAI，不太可能它未必是一样的故冤枉。王以小川：

毕竟但会不一样。中所美本来就不是一种制度，一种法制、文化，所以之后总长显露来的，不管是高成本弊端还是应用于弊端，都但会不一样。

主要实习：和助手闲谈

巨川笔记本电脑刚刚赢得成功 100 人

王以永：

你一般来说的实习都怎么安排？你的短时间怎么分配？很多人都容是，算力重要、优秀人才重要，但我心之中只有容正新的创的优秀人才想到什么像是极为重要。所以我就想要问问你短时间白花最多的地方在哪？王以小川：

我今日短时间白花最多的，是跟我们的助手闲谈。王以永：

闲谈？王以小川：

对，这闲谈在反复当中所的时候，本来是一个不停发端实质的反复，就是把大家的这种观念、水分、外面的资讯孕育，使大家发端同一个神经系统。

因为我们想到Top-Down不太可能但会走到亦然。未必一定这个 Google 为什么不但会人没用成？第一个 Google 本部没用的时候有它离心力。元数据拿仅，上了线此后费用大幅提高，不但会人有具体浏览器收益，所以有新的创的即使如此。

Google Brain的话，它是Button-Up的。它的科学研究中心很自由，什么都拔，或者汇成一个勇气，所以他们本来很多碰到了大建模，但是不但会人法以外所砖头没用，勇气是分散的。那Deepmind是自顶向下的，该公司要求没用什么，大家没用什么。它没用了AlphaGo，AlphaZero，AlphaFold，今日由此可知始走到向了锂核能、核反应堆异、量子算出，但是离大均从未英哩远了。

在以直到现在本来Top-Down、Button-Up没用上来叫上下同欲，使大家从这种令人满意要上到高成本上、观念上充分地偏移，变异成一个冤枉儿。所以我看来跟大家非常多日常的交流，但会使这个大家变异成一个神经系统，这是我极为重要的实习。王以永：

嗯，倒是。所以一个小的工作团队去样挥它最大者的能量密度，反而是所有人只能同喜同悲、同欲同求 。王以小川：

这很重要，以直到现在也不谈论民间组织管理了，就是大家变异成像一个人没用。巨川今日是 100 人，昨稍早刚到 100 人。

决心的变异化

巨川的短时间表比想要象中所非常快速

王以永：

从直到现在几个年末，投身大建模，你的不但会人有变异化，但是决心有变异化吗？跟你一由此可知始的在短期内相对，是非常无可了？还是符合你的在短期内？王以小川：

如果谈论容话，样自心境的，我心之中比我想要得非常有用。

在短期内就是，一由此可知始都想到很多（困无可），国内外好几年的吸取，算力、客户服务器......但是当你和助手在独自实习的时候，当大家在共创的时候，我们实际的短时间表、调子都比在短期内要快速。原先我们预计是 Q3 样一个 500 亿的建模，然后 Q4 样行一个 1750亿的。

但冤枉实上，这些像是不但会变异，但反复中所，应用于的进展低速，建模OpenBSD的低速，都比在短期内快速很多。

而且也非常快速地，以直到现在我们可以由此可知始容是，不只是在欧美国家毕竟最好，我在扬名上OpenBSD。

OpenBSD很有用，大家可以指着自己用的，这不是你自己作对吹显露来的。由此可知完此后，我们有决心能在扬名上领到十分好的方位。王以永：

所以冲到水之中以直到现在是不想到深浅的焦虑，容跳进去了，样觉到本来能踩究竟了，就踏实了很多？这件冤枉容的这么有用吗？王以小川：

分人。

我是一个没用冤枉还比较小心谨慎的，我直到现在还在看，然后我们的联创一脚把我屁股进去，容是由此可知始拔。然后我容是好吧，宣布关键时刻由此可知始拔。否则还不太可能非常稍早，才但会心之中自己作准备 ready 了。但一旦关键时刻此后，但会样觉到比自己想要的时候，但会慢非常快速一些。

痴迷此后

已经有威风捧的高成本进展

王以永：

你已经有在威风捧大建模的那些高成本进展？有哪些 paper 是让你不已比较吃惊的像是？王以小川：

第一，光看专著，以直到现在本来从未不重要的。

你看不完的。系统设计化就那些像是。而且以直到现在 OpenAI 从未不把好专著样显露来了。样显露来的都是的资讯量并不大的专著，收获是受受限的。

同时大家因为以直到现在进入痴迷（长短时间），我们叫「度日如年」，每天过得非常（高成本变革）一年似的。王以永：

度日如年是因为它慢快速。王以小川：

对，不是枯燥。每天都太多新的鲜冤枉了。大经系统从未刺激到了一个上到，未必一定疲弱的长短时间。

容是跑去，已经有有几个高成本进展，我心之中十分厉害的。

一个是，仅仅一周多直到现在，OpenAI 推显露了 code interpreter，这是不小的一个赢得成功，但在欧美国家像是不但会人有发端连串的媒体大受欢迎。

以直到现在的大受欢迎大家从未珍惜过了，这次的短时间表，code interpreter，我心之中是媒体不但会人有当量地去正视它华盛顿邮报它。以及昨稍早的一个小升级，定制自己的 instruction。均是由了它从建模 LLM，由此可知始走到向 Agents。

之中所但会描述容是「我是谁，我有什么特点」，你这个大建模但会担纲一个怎样的配角，有什么特点？发端这样一个彼此间，是从建模本来 Agent（尺度来看的）。

这两个科技领域，是以直到现在大家威风捧华盛顿邮报毕竟的。

新的创的不得不

再次等到「适合于小川」的的沙漠

王以永：

之后一个弊端，你刚刚提到，你是被「屁股」到这个新的创的局之中。我也想到你时便就是AI的痴迷底物，从 AlphaGo 的时候就是。

再次决意，带入一个 AGI 科技领域、大建模科技领域的美林，老王以（慧文）也好，我国这波浪潮也好，他们对你的对政府产生了怎样的直接影响？经历了这样一个反复，你心境样生了怎样的变异化？王以小川：

亲身经历本来倒是总长的。

在搜狗的时候，到后期。第一，错失了推荐引擎，也跟搜狗没用了战略结盟，在这种只能，不但会人有一新的高成本赢得成功的话，样展上是十分依赖于的。直到现在把搜狗并给搜狗的时候，我在挑战一个非常倒是的冤枉，就是把永生变异成数学建模。就像我们容是，罗默是把物理变异成数学建模。

以直到现在在众所周知园内的平台上，我都在谈论向永生研习。

永生是什么？这是我反思了20年的一件冤枉。

怎么把永生变异成数学建模？这是我关心的。甚至在科学研究中所医，怎么把永生变异成数学建模，（之后）样觉到这条四路不一定是能走到通的。

怎么在科学范式之中，对药理学有一新的赢得成功，这是我尤其着迷的不想要。我读完药理学的专著比我读完算出机的专著小得多，我读完了上千篇药理学专著。

21年样生了什么冤枉呢？21年的时候大建模从未由此可知始有一些机但会。早先我们没用了百亿建模，来化解决定性字变异问答的弊端。

本来以直到现在没用WPS，就从未在搞「得出结论下一个词想要容是什么」，然后怎么重述，决定性字是变异成问答。本来有摸到那个门上，但是早先高成本是不但会人有赢得成功的。

所以你想到把永生变异成数学建模，我是很着迷的，所以大建模这波预感此后，我第一想要法不是没用大建模，我想要容是，本来以直到现在可以在永生科技领域没用个Health ChatGPT？有益的 GPT，一个十进制心理医生？王以永：

你在从应用于的、化解弊端的尺度反思。王以小川：

对，在反思这个弊端。然后又想要，如果你以直到现在没用一个垂直建模，它不太可能但会被大建模拔掉。通用笔记本电脑但会拔掉专有笔记本电脑，对吧？

但是这种只能，我们样觉到，如果只没用一种 HealthGPT，或者只没用一个十进制心理医生，这是毕竟的。之后就容是，还是要没用大的建模。

（关键时刻没用大建模的不得不）是改投了这么一圈改投跑去的，未必是心之中以直到现在自己有吸取之类的。但是没用大建模，样觉到本来（以直到现在的吸取）是倒是相关的，比如语种相关的检视。

甚至极端一点容是，ChatGPT 第三个把语种建模没用成超级应用于。直到现在两个，一个决定性字，一个WPS。王以永：

想象你不把这个也拔了，对不起以直到现在拔的那两个。王以小川：

对，所以样觉到以直到现在的吸取在以直到现在毕竟用得上，这是以直到现在不但会人想要到的。

因此我很不解，老天对你不太好，给了你一个机但会。在决定性字画句号的时候，还有一次机但会，把以直到现在的成果用来没用一件原先没用仅的冤枉。

今日容是，大家不但会人人容是过「小川适合于没用决定性字」，但都容是「巨川适合于没用大建模」，对我来谈论，是一件十分幸运的冤枉。王以永：

这是你原本不得不该没用的状况。

今日几个年末下来，大家不太可能但会心之中这件冤枉只能，OpenAI都不但会人能变异成一个超级赚买的该公司，硅谷很多人都质疑它的商业行为。所以大建模对美林但会有这上都的心理压力，你感受到这个心理压力了吗？王以小川：

我都是很亢奋的。

因为以直到现在都是在腾讯的阴影下实习，今日是的沙漠，这件冤枉对我来谈论正好是我想要没用的冤枉，而不是容是直到现在面有个人物在之中所，然后你跑去威风。对我来容是，这是我爱好的，一个一新的探险。王以永：

尤其感谢小川以直到现在给我们没用了走到心的社交，也问候你再次迎来了仅限于你的的沙漠，努力在这之中能碰到非常珍爱景观，掌声曾将小川，自制！

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