9月28日上午，清华x-lab主办的“ AI+创业精英实训营”第五次课程在清华大学建华楼清华x-lab开放交流空间开讲。清华大学计算机系长聘教授、欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松进行了主题为《生成式人工智能与大模型：特点、态势与挑战》的专题讲座，并与现场同学积极互动。活动由清华x-lab主任郝秀清主持。
“实训营”报名启动十余天，500余名同学对课程进行了咨询，近300名学生提交了报名材料，经过评审，最终50名学员入营，部分课程开放百余位旁听席位。
孙教授通过本次活动，全方位解读了生成式人工智能的进展、特性以及在大型模型中的应用深度。
清华大学计算机系长聘教授、欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松
孙教授首先阐释了生成式人工智能的“一箭三雕”优势，即从“万物皆数”到“万物皆向量”的转变，进而深入挖掘和应用语言知识。他展示了生成式人工智能如何通过素因推理，从无到有地构建推理能力，处理多样化的数据类型，包括词汇、句子、篇章、图片和视频等。同时，他也指出了这种参数化知识学习的局限性，即知识的真正内涵对人类而言难以捉摸，只有计算机能够理解。
孙教授着重说明了生成式人工智能的三大特性：精确的理解力、强大的创造力、以及固有的“幻觉”问题。在创造力方面，模型通过预测并使用概率最高的下一个生成元素，实现了内容的高效创造。
在探讨生成式人工智能的定位时，孙教授认为，它将作为人类的启发者和辅助者存在，虽不足以取代人类，但有可能替代一些智力劳动。他同时指出，生成式人工智能在发现如牛顿定律这样的新知识方面存在局限，因为它更擅长于从现有数据中挖掘潜在模式。
孙教授描绘了一种创新的创造模式，即人类创造的现实空间通过归纳、开发和探索，由机器拓展出可能的现实空间，从而扩展了人类对世界的认知。他还探讨了生成式人工智能对文书工作和工程问题的影响，以及它对就业结构可能产生的作用。
在讲座中，孙教授也讨论了部署大型模型所需的条件，包括大型模型、大数据和强大算力的支持。他解释说，随着模型规模的扩大，性能和能力将显著提升，这正是Scaling Law的体现。此外，他对未来发展趋势提出了自己的见解，包括参数量、算力和模型的持续增长，以及这些增长可能带来的电力消耗和可持续发展问题。
孙茂松教授的这场讲座为清华大学的师生们提供了关于生成式人工智能与大模型的先进视角，对于推动我国人工智能领域的研究与发展起到了重要的引导作用。
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“AI+创业精英实训营”面向在AI领域有创业想法或实践的清华大学在校生及校友，致力于打造全方位、多层次的人工智能知识体系，汇聚了教授与业界专家、产业深耕者与领军者，所授课程涵盖前沿技术与产业应用，通过走进知名企业进行深度学习，与行业领军者面对面交流，创业基金全程陪跑，引导学生与产业应用场景深度融合，培养复合型AI人才。
