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刘
刘潇
罗
罗璇
罗璇：元智能OS的RWKV大模型在全球范围内具有竞争力，其核心优势在于时间和空间复杂度的降低，以及开源带来的低调优成本。RWKV模型在长文本处理方面具有显著优势，未来将在端侧部署和应用方面发挥重要作用，解决数据安全问题，并最终实现大模型能力的平民化。
RWKV模型与GPT模型最大的区别在于时间/空间复杂度和开源方式。大模型的未来在端侧而非云端，主要原因是数据安全问题以及云端部署的高成本。当前最大的AI安全问题是数据安全问题，大量数据集中在少数几家公司手中，这非常危险。将所有AI能力集中在云端并非真正的“对齐人类”，而是“造神”，这存在巨大的安全风险。
刘潇：RWKV模型的核心优势在于对Transformer架构的时间和空间复杂度的优化，使其更接近人类的思考逻辑。RWKV模型与其他大模型的区别在于其优化方向和目标不同，RWKV更关注时间和空间复杂度的极致优化，以及在端侧的部署和应用。RWKV模型在训练成本和调优成本方面具有显著优势。开源是大模型长期快速发展的关键，闭源模式难以持续。Transformer架构是一个偶然，而RWKV模型代表着必然的未来方向。RWKV模型在手机等端侧设备上运行已成为现实，未来将会在垂直领域快速落地。RWKV模型在长文本处理方面的优势使其在小说创作等领域具有显著应用潜力。未来大模型能力将平民化，每个人都能掌握。RWKV模型致力于构建符合中国价值观体系的AI模型。
Deep Dive
本期节目邀请了元智能OS的CPO罗璇和CTO刘潇，探讨了元智能团队在AIGC编程马拉松中夺冠的经历以及RWKV开源大模型的独特之处。RWKV模型在时间和空间复杂度上进行了优化，降低了调优成本，并在长文本处理方面具有优势。与闭源的大模型相比，开源的RWKV更易于在垂直领域落地，并拥有更强的社区支持。
- RWKV模型在时间和空间复杂度上优于GPT模型，降低了调优成本
- RWKV模型在长文本处理方面具有优势
- 开源模式有助于RWKV模型在垂直领域快速落地，并拥有更强的社区支持
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