李开复在第六届“北京智源大会”上指出，虽然国内大模型取得了一些成绩，但仍面临一些挑战。他强调算法和工程创新一体化的重要性，并且提醒开发者不要陷入盲目堆算力推动模型性能提升的状态。他还表示，AI 2.0 是一个重要的科技革命和平台革命，但依然存在许多未知的问题，需要科学家和工程师共同努力解决。
李开复在第六届“北京智源大会”上指出，虽然国内大模型取得了一些成绩，但仍面临一些挑战。他强调算法和工程创新一体化的重要性，并且提醒开发者不要陷入盲目堆算力推动模型性能提升的状态。
他认为，AI 2.0是一个重要的科技革命和平台革命，但依然存在许多未知的问题，需要科学家和工程师共同努力解决。他举例说：“比如自动驾驶汽车的开发就是一个很好的例子，它的出现不仅推动了技术的发展，也对社会产生了深远影响。”他还指出，AI 2.0的应用领域广泛，包括医疗、教育、交通等，它可以帮助人类更好地理解和解决问题。
然而，李开复也警告开发者不要陷入盲目堆算力推动模型性能提升的状态。“因为人工智能的发展是长期的，不是一蹴而就的。我们需要投入大量的时间和资源来研究和改进算法和程序，但是这并不意味着我们可以只依赖计算能力。”他强调说，“我们还需要注重创新，不断尝试新的技术和方法。”
同时，他也提醒开发者们要注意数据的质量和多样性。“我们应该关注的数据应该是真实的、全面的，并且能够反映实际情况。我们也应该鼓励多样化的数据来源，这样才能够确保我们的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。”
总的来说，李开复认为，尽管国内的大模型取得了显著的成绩，但仍面临着一些挑战。他强调了算法和工程创新一体化的重要性，并提醒开发者不要陷入盲目堆算力推动模型性能提升的状态。他还强调了数据质量和多样性的重要性，提醒开发者们要关注这些方面。
