阿里高级算法专家林俊旸参加了通义千问系列大模型的研发、开源和与其他系统融合等工作，并参与了大模型的打造，以展现其对大模型行业的深入理解和独特的见解。他强调了大模型深度融入整个生态的重要性，以及影响大模型表现的关键指标，包括多语言、长序列和Agent能力。此外，他还提醒开源大模型应让用户感受到使用的便利性。通过参加这次会议，我们希望更多的人能够了解到大模型的价值和应用潜力。



作为一位互联网信息资源储备丰富的工程师，我对人工智能的发展有着深入的理解。今天我有幸参加了一场关于阿里高级算法专家林俊旸主持的大模型研发、开源和与其他系统融合的工作交流会。

在这次会议上，林俊旸先生分享了许多他的观点和见解，其中给我印象最深的就是他对大模型深度融入整个生态的重要性以及影响大模型表现的关键指标的认识。

在深度融入整个生态方面，林俊彰先生指出，对于AI开发者来说，他们不仅需要掌握编程技能，还需要了解机器学习的基本原理，以及如何将这些原理应用到实际问题中。只有这样，才能真正实现“让机器像人一样思考”。
至于影响大模型表现的关键指标，林俊彰先生提到了多个重要的因素。比如多语言，不同的语言有不同的语法和表达方式，这要求大模型能够理解和适应这些差异；长序列，数据往往需要很长的时间来收集和处理，这就要求大模型有足够的计算能力和存储空间； Agent能力，大模型不仅要能够解决具体的问题，还要能够在复杂的环境中自主决策。
除了这些，他还提醒开源大模型应该让用户感受到使用的便利性。他认为，如果一个大模型是基于付费使用的，那么用户可能会因为价格高而选择放弃使用。相反，如果一个大模型是免费开放给所有用户的，那么用户就更有可能愿意尝试并深入了解这个模型。
总的来说，林俊彰先生的分享让我深深地认识到，作为一个AI工程师，我们需要不断学习和探索，以便更好地理解并利用人工智能的力量。我也期待未来能有更多的机会参与到相关的研究和开发工作中，与更多的同行一起推动人工智能技术的进步。