2023年以来，生成式AI以颠覆性力量重塑民众科技幅员——从OpenAI的GPT-4突破专科考验，到Midjourney改革艺术创作，再到DeepMind的AlphaFold3破解卵白质结构，这场技艺改动正加快重构出产力与地缘竞争措施。好意思国凭借算力霸权和顶尖东说念主才虹吸计谋稳居主导地位，而欧盟则堕入伦理监管与创新滞后的两难窘境。

　　关联词，中国的崛起正冲突这一方式：2024年中国生成式AI专利请求量超3.8万件，是好意思国的六倍，用户注册量突破6亿，彰显了技艺积攒与阛阓需求的深度和会。以深度求索（DeepSeek）为代表的中国企业，凭借羼杂众人模子和算法优化，仅以十分之一的算力老本罢了GPT-4九成性能，其开源计谋更诱骗民众30余国开发者参与生态共建，迫使微软、谷歌垂死转机订价计谋。

　　在生成式东说念主工智能海浪席卷民众的今天，算力堆砌与技艺把持的叙事渐渐被冲突，拔旗易帜的是一条更注重东说念主才密度、算法创新与跨域合作的新旅途。

　　“生成式东说念主工智能已成为新的有计划高涨，这一规模的发展要津在于东说念主才的质地而非数目。”香港理工大学诡计机及数学科学学院副院长（环球事务）及电子诡计学系教育杨红霞在专访中对记者暗意。

　　杨红霞教育是民众闻明东说念主工智能众人，有计划规模涵盖解析智能、基础模子与专用模子的协同作用、大说话模子等，在通用东说念主工智能技艺发展方面有深入探索。在阿里巴巴达摩院时代，她曾指导团队开发了现在通义千问的前身—M6大模子，是M6大模子从百亿、千亿参数目进化到万亿限度的主要元勋。加入字节逾越后，主要负责豆包等大说话模子的研发。

　　杨红霞以为，面前好意思国AI发展理念仍然珍视“暴力算力”，即凭借其先进的芯片技艺，平直通过缩放定律大限度莳植算力。

　　在香港特区政府2025财政年度财政预算案中，为发展AI产业建议多项措施：预留10亿港元成立香港东说念主工智能研发院，批准5个由香港土产货大学、科研机构等牵头的神色，加快推动多个大模子关系研发职责。

　　对于“地少东说念主贵”且算力资源有限的香港而言，杨红霞建议，应该模仿DeepSeek和OpenAI的陶冶，以限度较小的团队中凝合罢了高效合作—“鸠合力量办大事”。

　　由此，杨红霞团队建议了合作式生成式 AI（Co-GenAI）神色，匡助香港莳植 AI 竞争力。通过让 AI 模子通过学习特定规模数据变得更专科的规模相宜捏续预教学系统、高档模子和会系统，以及简约资源的架构想象，充分欺诈香港数码港、科学园和深圳鹏城实验室等地的平常诡计资源来开发 AI，通过组合小模子的方式高效教学大模子，不再需要超大限度的聚算诡计资源。

　　从统计学走向东说念主工智能

　　手脚国内从事大说话模子的先驱，杨红霞在大学时代并不是降生诡计机专科，而是统计专科。在南开大学统计系学习时，由于统计系附庸于数学学院，杨红霞本科阶段的课程以基础数学为主，这为她自后在统计和诡计机应用的学习打下了坚实基础。

　　杨红霞坦言：“我热烈建议年青学生在本科阶段庄重学习这些看似深邃但至关关键的基础课程。我在完成数学学习后转向统计学，再进一步学习诡计机关系应用时，照实感到轻车熟路，因为数学是最具挑战性的部分。”

　　在博士阶段，杨红霞远赴好意思国杜克大学统计科学系攻读博士学位，师从有名科学家、统计学最高奖“考普斯会长奖”得主戴维·邓森（David Dunson）。

　　杜克大学在贝叶斯统计规模处于民众动身点地位，而杨红霞的博士论文正是聚焦于非参数贝叶斯方法在大限度问题中的应用，将统计学与机器学习相结合。

　　“我以为这一有计划规模的延续性特地强，杜克大学的学术阅历对我自后的奇迹发展提供了极大的匡助。”杨红霞以为，正是这些学术阅历引颈我方迟缓走向了东说念主工智能规模。

　　在杜克大学毕业后，杨红霞加入了IBM民众研发中心担任有计划员。在这家荟萃了浩荡顶尖的东说念主工智能、机器学习和统计学众人的好意思国顶尖科技公司的四年，杨红霞“嗅觉我方仿佛又阅历了一次博士阶段的学习”，成绩颇丰。

　　跟着那时互联网技艺的兴起带来了数据量级的飞跃，互联网酿成了“搜索、保举和告白”为中枢的技艺，被这些技艺深深诱骗的杨红霞，又加入了位于硅谷的雅虎公司，担任首席数据科学家，专注于诡计机告白。在归国后，杨红霞带着关系规模的深厚陶冶，再次加入了互联网大厂。

　　“回来我的奇迹历程，每一步都在处分科技规模的中枢问题，这让我对大模子和生成式东说念主工智能有了更深刻的表面和推行联结。”杨红霞暗意。

　　2024年，杨红霞从字节逾越下野后曾一度被传投身创业，但最终在昔时7月，杨红霞加入了香港理工大学，任电子诡计机学系教育。

　　谈及背后的原因，杨红霞暗意，学校涵盖了浩荡学科。成心于开展跨学科有计划合作，而在大厂中，这么的深度合作难以罢了。

　　“他们面前所欠缺的，正是一个能够将大模子应用于内容的平台。因此，我以为这大概是一个绝佳的契合点，值得咱们深入探索和挖掘。”杨红霞以为。

　　从模子和会探索AI破局之说念

　　生成式AI阛阓正在迎来爆发性增长。

　　把柄Omdia预测，2025年亚太区生成式AI阛阓限度将达到242亿好意思元，并将在2028年真是翻倍至584亿好意思元。这一增长主要得益于中国、日本、韩国等国度的技艺进入与行业应用拓展。多家机构预测，中国生成式AI阛阓限度将在2025年突破千亿元东说念主民币，畴昔五年内增长达5.5倍。其中，中枢产业限度忖度超1300亿元。

　　东说念主工智能巨大的阛阓进入，畴昔对应的巨大的产业化地点在那儿？杨红霞以为，生成式东说念主工智能下一个突破点，其实正贮蓄在大学顶尖的学科规模和跨学科的交互中。

　　杨红霞建议，通过模子和会（Model Fusion）技艺，不错处分数据孤岛与阴私保护难题。

　　“与传统的中心化方式不同，咱们无需将A、B、C背后的所稀有据整合起来再行教学。”杨红霞暗意。“因为，在表面上结合A、B、C数据是不可行的。例如，受阴私保护、数据安全等要素的制约。”

　　模子和会无需原始数据分享，只需要和会不同或者团结规模的专用模子参数，构建更全面的空洞模子。例如，将肝胆癌与肺癌的沉寂模子和会，莳植癌症诊疗的覆盖范围。而且，这一过程和会过程仅需少许GPU资源，适用于算力有限的中小企业与末端拓荒。

　　杨红霞解析，团队通过模子和会的方法，如故在推理和多模态等方面的智力上罢了了对Llama3.2、通义千问Qwen1.5B等大模子的对标，以致超越。

　　中国AI的竞争力不仅在于技艺追逐，更在于场景落地的限度。从医疗规模到制造业，再到法律大模子裁减80%庭审时辰，生成式AI已深度镶嵌实体经济：华为昇腾芯片突破7纳米制程，深圳超算中心以50PFlops算力支撑日均千亿次AI调用，酿成“端-边-云”一体化麇集，老本仅为海外同业的1/579。

　　《广东省当代化产业体系发展确认（2023-2024）》骄气，2024年，广东省东说念主工智能中枢产业限度超过1800亿元。东说念主工智能中枢企业1500家，东说念主工智能国度专精特新“小巨东说念主”企业147家，独角兽企业24家，上市企业92家。

　　预测畴昔，杨红霞以为生成式AI在医疗、动力等规模的应用锦绣长进。特等是在粤港澳大湾区，不仅产业链完善，而且领有限度巨大的算力中心，这些都为生成式东说念主工智能规模上风互补罢了深度合作提供了讲究的基础条目。

　　杨红霞例如，南边电网手脚行业龙头，领有海量的数据，对该规模的常识联结也最为彻底，而团队正在推动的合作神色，正是在助力其构建自身规模大模子，有望罢了对电网的智能化监控和延续，提高电网的运行着力和安全性，赋能企业主导自身的生成式东说念主工智能变革。

　　在医疗规模，杨红霞解析，团队也正在北京协和病院、浙江省肿瘤病院等顶尖医疗机构张开深入合作，开发可应用于癌症的医疗大模子，匡助识别新的抗癌靶点。

　　“咱们是作念一个平台，这个平台不错助力他东说念主得到我方的大模子，包括企业、科研机构等。咱们诚心但愿，能够匡助百行万企竖立我方的大模子。”杨红霞暗意。

　　东说念主才质地是AI发展要津

　　《21世纪》：您在2024年从字节逾越下野时，曾濒临创业与学术的双重弃取。最终促使您加入香港理工大学的要津要素是什么？可否分享一下这中间的故事？

　　杨红霞：我决定赴香港发展，家庭要素是一个关键的考量。毕竟，从香港搭乘飞机回到我的闾阎大连，仅需短短三小时的航程，这让我能够兼顾家庭。

　　此外，香港手脚海外化多数市，在诱骗东说念主才方面有着先天不足的上风，凭借其专有的地舆位置，香港在中国占据着举足轻重的地位。回溯深度学习繁茂兴起的时期，香港便滋长了汤晓鸥、何恺明、杨强等一批在海外舞台上享有殊荣的科学家，并领有多所在亚洲乃至民众排行动身点的高等学府，充分印证了香港在顶尖东说念主才培养方面具备坚实基础与高度后劲。

　　如今，生成式东说念主工智能已成为新的有计划高涨，这一规模的发展要津在于东说念主才的质地而非数目。以DeepSeek团队为例，其成员虽仅百东说念主驾御，却展现出了超卓的创新智力；早期OpenAI在研发ChatGPT时，团队限度也不外两百东说念主。这充分确认，东说念主才水平才是推动科技发展的要津。

　　我服气，香港在深度学习规模曾深入出浩荡了得东说念主才，在生成式AI的新海浪中，香港相同能够滋长出世界级的顶尖东说念主才。

　　《21世纪》：您建议，东说念主工智能的发展背后必须有行业的支撑。弃取来到大学是否某种程度上离工业界更远了？

　　杨红霞：动身点要明确的是，面前引人注目的生成式东说念主工智能，能否为大型科技企业现存的锻真金不怕火居品带来颠覆性的莳植，这自己是一个巨大的未知数。互联网大厂的中枢技艺在于搜索、保举和告白。基于我在大厂负责这些业务板块的陶冶，我不错很负包袱地说，这些业务可能不太需要生成式东说念主工智能。

　　那么，生成式东说念主工智能畴昔的产业化大地点究竟安在？这是面前业界普遍温雅的焦点。不少东说念主建议，机器东说念主规模大概贮蓄着巨大的后劲。这里所说起的机器东说念主，并非局限于咱们传统解析中的实体机器东说念主，还可能包括诬捏机器东说念主。例如在药物制造规模，上一代东说念主工智能难以触及的复杂法子，如今是否不错欺诈生成式东说念主工智能去想象、制造药物，以致加快疫苗的研发进度。接下来这种巨大的产业化机遇，融资炒股随机是大厂面前所聚焦的规模。

　　在东说念主工智能规模，香港领有浩荡顶尖东说念主才，来到学校后，咱们的首要任务就是发掘这些东说念主才，为他们提供最优质的环境，助力他们成长为行业的杰出人物。

　　此外，学校还有一个专有的上风，就是合作的解放度极高，因为学校涵盖了浩荡学科。在大厂中，大概很难有契机与这些规模的众人学者张开深度合作，但在学校里，这种合作却能猖狂罢了。

　　生成式东说念主工智能规模面前正在探寻下一个突破点，而这些突破点大概就粉饰在这些行业与学科的交织和会之中。在大学里，你有契机与这些世界级的顶尖东说念主才近距离斗殴，极有可能激励出创新的火花。而对于这些顶尖东说念主才以及关系学科而言，他们面前所欠缺的，正是一个能够将大模子应用于内容的平台。因此，我以为这大概是一个绝佳的契合点，值得咱们深入探索和挖掘。

　　香港应学习“鸠合力量办大事”

　　《21世纪》：您面前的有计划团队的东说念主数、构成结构和成员配景是奈何的？和其他AI开发团队有什么永诀？

　　杨红霞：咱们团队与其他团队比较，照实有显贵永诀。以OpenAI为例，他们面前对东说念主才的诱骗力极强，提供的薪酬待遇也极为优越。而咱们团队面前限度约三十余东说念主，中枢成员包括一群陶冶丰富的工程师，他们均降生于闻明大厂，曾在一线从事大模子关系职责。

　　尽管如今他们的薪酬待遇相较于大厂有所责怪，但他们高度认可咱们的有计划地点，并对畴昔满怀期待。此外，团队中还有多位有计划助理以及来港攻读博士的同学。咱们对团队成员的配景要求极为严苛，遴荐尺度也相配高。

　　至于具体的遴荐尺度，动身点咱们要求应聘者必须毕业于顶尖高校，学历门槛相对较高。其次，应聘者的代码智力必须不同凡响。正如DeepSeek招聘的都是奥赛金牌选手，咱们对代码智力的要求相同严格。其三，咱们可能还会要求应聘的同学与咱们进行一段时辰的长途合作。

　　因为在大模子研发规模，合作至关关键，必须鸠合力量才能办大事。这一丝，在OpenAI和Google的竞争中得到了充分的体现。当OpenAI发布GPT-4时，Google在算力和东说念主才数目上均远超OpenAI，但OpenAI仅凭200多东说念主就取得了成效。

　　我深入有计划了OpenAI那200多东说念主的团队简历，发现他们成效的要津在于领有超越的劝诱者。这些劝诱者不错精确判断地点，指导团队共同前进。这200余东说念主皆心合力，共同为一个观念而尽力。这种心有灵犀一丝通、鸠合力量办大事的精神，正是咱们团队所追求的中枢价值。

　　对于香港而言，难以效仿字节逾越、阿里巴巴或Google，毕竟资源有限。我以为香港应该模仿DeepSeek和OpenAI的陶冶，探索如安在限度较小的团队中凝合罢了高效合作，这才是咱们取得成效的要津。

　　好意思国AI发展珍视“暴力算力”

　　《21世纪》：据您不雅察，中好意思AI的发展旅途和地点有什么永诀？中好意思AI之间的差距现在是否正在削弱？

　　杨红霞：动身点，我以为中好意思在AI发展理念上存在着显贵的互异。以Grok 3的发布为例，其声称动用了20万张GPU卡，并驻守强调了如斯重大的算力进入。在我看来，像埃隆·马斯克（Elon Musk）、山姆·奥尔特曼（Sam Altman）以及黄仁勋（Jensen Huang）等业界首脑，从某种角度而言，都可被视为“暴力算力”的珍视者。他们以为，这一轮生成式东说念主工智能所取得的设立，要津在于平直推广算力（Scaling Up），严格恪守缩放定律（Scaling Law）。

　　咱们必须正视一个施行问题，即面前咱们在芯片技艺方面相对过期，这是一个不争的事实。不外，我服气在畴昔3到5年内，咱们有望在这一规模罢了紧要突破。即便在面前资源受限的情况下，像DeepSeek这么的神色如故作念出了超越示范，充分展现了在资源有限时，若何将东说念主的主不雅能动性阐述到极致。咱们也在这一方进取付出了诸多尽力，并取得了一定的阶段性效果。

　　端云协同是畴昔的终极管事方式

　　《21世纪》：面前您的团队正在开发使用最低算力老本的演义话模子，可否先容一下其最新的进展？和大说话模子比较，演义话模子有奈何的特色和上风？

　　杨红霞：其实，对于开发演义话模子这一构想，我早在2023年年中便已运转酝酿。在工业界多年的深耕陶冶让我深刻意志到，在搜索、保举、告白这类大流量场景中，及时调用云上领有1.6万亿参数的模子是切内容的。如今，浩荡提供API管事的大厂大多堕入损失境地，这已然成为一个不争的事实。

　　那时咱们便在念念索一个问题：当下总共的业务问题或科学问题，实则都聚焦于特定规模。那么，是否有可能在某一特定规模，打造出能够比ChatGPT更为出色的模子呢？咱们以为这是可行的。但要罢了这一观念，需清闲两个至关关键的条目。其一，必须得到该规模海量的高质地数据；其二，必须启动预教学，以便将关系常识灵验注意到模子之中。

　　基于这一考量，咱们那时将研发重心聚焦于参数限度在70亿至130亿之间的模子。鉴于字节逾越、阿里巴巴等企业的生态体系极为丰富，咱们那时便发现，在某些特定规模超越ChatGPT并责异事。关联词，演义话模子毕竟并非针对通用东说念主工智能而想象，它存在一定的局限性。因此，我以为畴昔的终极管事模式应当是端云协同。具体而言，大肆80%至90%的问题，小模子便足以胜任并提供讲究的解答，而对于一些较为正常、波及通识的问题，则可调用云上的大型模子来加以处分。

　　模子和会可买通数据壁垒

　　《21世纪》：您建议小模子在医疗、动力等高精尖规模的应用远景广大，能否分享一些最近你的团队正在合作的案例？这些案例对推动AI垂直应用场景落地有哪些可模仿的陶冶？

　　杨红霞：当下的大模子，我称之为普惠智能。关联词，就面前而言，还莫得大模子在特等要津的应用场景中罢了落地。

　　而如今的互联网大概并非十分蹙迫需要生成式东说念主工智能，除非其居品形态发生紧要变革，而且这种变革弗成只是局限于小的居品形态转机，而必须访佛于智高东说念主机所带来的产业链变革，是一场具有深远影响的产业变革。

　　上一代东说念主工智能由于主要聚焦于表征，在某些规模的应用上存在显着局限性。但如今，生成式东说念主工智能开辟了新的可能性。以医疗规模为例，咱们如故与北京协和病院、浙江省肿瘤病院等张开了深入合作。咱们接力于探索借助生成式东说念主工智能，更快地发现癌症调整的靶向点。癌症手脚民众性的紧要难题，即就是面前最顶尖的科学家，几个月能发现一个靶向点已属不易。但生成式东说念主工智能领有近乎无尽的GPU资源，唯有卑鄙的测试模拟环境饱胀高效，它就有可能从数万个生成限定中快速筛选出有价值的信息。一朝找到精确的靶向点，癌症调整大概就能取得紧要突破。

　　另一个应用地点是个性化医疗。咱们可将病东说念主的总共病历信息输入模子，该模子不仅能够解读X光片，还能联结患者的血液样本以过火他浩荡物理方针。同期，由于模子学习了民众的医疗册本和案例，它能够将最关系的案例平直受入分析，从而为大夫提供更好的建议。需要强调的是，东说念主工智能并非要取代大夫，它持久是一种援助技能，大夫才是最终的有诡计者。但在生成病例和案例时，模子不错为大夫提供模板，标注出可能的要津词，如诱因和限定，从而加快总共这个词诊疗经过。因此，我以为在医疗规模，生成式东说念主工智能锦绣长进。

　　此外，内容上咱们现在还有一项更为先进的技艺—模子和会（model fusion）。浅显而言，唯有模子怒放其查验点（checkpoint），或者咱们在教学完模子后领有其参数后，即可平直进行和会。而且，这种和会方式所需的GPU资源相对较少。与传统的中心化方式不同，咱们无需将A、B、C背后的所稀有据整合起来再行教学。

　　因为，在表面上结合A、B、C数据是不可行的。例如，受阴私保护、数据安全等要素的制约，病院之间的数据难以罢了平直互通，这就导致病院间数据协同存在清贫。但模子和会方式则无需买通原始数据，只需得到两个病院的模子，若一家病院专注于肝胆癌，另一家病院专注于肺癌，咱们便可将其和会起来，或者将覆盖不同患者数据的同种癌症模子进行和会。

　　通过模子和会的方式，咱们能够整合各方上风，得到一个更为全面的大模子。以当下浩荡开源模子为例，唯有这些模子怒放参数，咱们就可平直将其和会，从而构建一个更强劲的模子。

　　大湾区AI发展上风互补

　　《21世纪》：您以为粤港澳大湾区不同城市，如广州、深圳和香港等，在AI发展上哪些各自的上风？这些城市如安在算法、算力、场景等方面的互补合作？

　　杨红霞：香港在东说念主才诱骗力方面上风尤为显贵。在上一代深度学习规模，香港如故荟萃了不少世界级顶尖东说念主才。可是相对来说，香港地域相对窄小，东说念主力老本精深。在算力方面，若莫得政府的资助，使用算力的平均价钱更高。

　　与之酿成互补的是，深圳、广州以及大湾区其他地区领有完备锻真金不怕火的产业链，如深圳的机器东说念主产业在天下处于动身点地位，况且领有限度巨大的算力中心。

　　基于此，我以为各方不错充分阐述各自上风，开展深度合作。以动力规模为例，南边电网无疑是推动该行业变革的中枢力量，因为他们领有海量的数据，对该规模的常识联结也最为彻底。咱们不可能去主导他们的变革，这是不切内容的。但面前，他们阑珊一个能够助力其构建自身规模大模子的灵验平台，而这恰正是咱们所擅长的规模，亦然咱们接力推动的地点。

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