今日消息！开源力量崛起！傅盛力赞阿里云大模型：超越闭源指日可待

开源力量崛起！傅盛力赞阿里云大模型：超越闭源指日可待

北京，2024年6月16日 - 近日，阿里云发布了其最新开源模型Qwen2-72B，该模型参数规模达到720亿，性能超过了美国最强的开源模型Llama3-70B，也超过了众多国内闭源大模型。这一消息在业界引起了广泛关注，也引发了对开源大模型与闭源大模型未来发展趋势的讨论。

对此，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛发表了看法。他表示，阿里云发布的Qwen2-72B开源模型能力已经超越了国内绝大多数闭源模型，这表明了开源大模型的巨大潜力。

傅盛认为，开源大模型和闭源大模型各有优劣。闭源大模型拥有强大的资金和技术支持，能够快速迭代更新，但在数据和算法方面存在一定限制。而开源大模型则具有开放透明、易于协作的特点，能够汇聚来自全球各地的开发者和研究人员的力量，不断推动模型的进步。

从长远来看，傅盛认为开源大模型的能力将超越闭源大模型。主要原因在于开源并不是简单的做雷锋，而是结合自己的商业模式，结合能够形成社区的反馈能力的一套战略部署。 开源大模型的社区能够持续贡献新的代码和数据，并对模型进行改进，这将使模型的性能和能力得到不断提升。

此外，开源大模型还具有更强的通用性和可扩展性。 由于代码是公开的，任何人都可以对其进行修改和使用，这使得开源大模型能够更广泛地应用于各种场景。

当然，开源大模型也存在一些挑战。 首先，开源社区的管理和维护需要大量的精力和资源。其次，开源模型的质量和可靠性难以保证。

尽管存在挑战，但傅盛依然对开源大模型的未来发展充满信心。他呼吁更多的企业和开发者加入到开源大模型的社区中，共同推动开源大模型的发展和进步。

以下是傅盛对开源大模型未来发展的几点建议：

• 加强开源社区的建设，提高社区的管理水平和运营效率。
• 建立完善的代码质量和安全机制，确保开源模型的质量和可靠性。
• 探索开源商业模式，为开源大模型的可持续发展提供动力。

随着开源大模型的不断发展，其将对各行各业产生深远的影响。 在未来，开源大模型有望成为人工智能发展的重要引擎，推动人工智能技术取得更大的突破。

探究日本车企认证欺诈的制度根源：失信的代价与重塑信任的路径

东京讯 近日，日本五家车企被曝出篡改燃油经济性数据，进行认证欺诈，引发轩然波澜。这起事件不仅重创了日本制造业的信誉，也暴露了日本汽车产业认证体系中存在的制度漏洞和缺陷。本文将深入探究日本车企认证欺诈的制度根源，并探讨重塑信任的路径。

制度漏洞与失信的代价

日本汽车产业的认证体系主要由国土交通省负责监管，包括型式认证和排放认证两个环节。型式认证旨在确保车辆符合安全和环保标准，排放认证则针对车辆尾气排放进行检测。然而，该体系存在以下漏洞：

• 认证标准滞后: 相关标准制定更新速度缓慢，难以满足新技术、新材料的应用需求，为企业钻空子提供了可乘之机。
• 认证程序繁琐: 繁琐的认证程序和过多的文件要求，导致企业为了提高效率而选择简化流程，甚至铤而走险造假。
• 监管力度不足: 国土交通省对车企的监督检查不够严格，且缺乏有效的追责机制，纵容了部分企业心存侥幸。

这些制度漏洞为车企提供了造假的空间，也最终导致了消费者的利益受损。此次事件不仅给日本车企的海外业务蒙上阴影，也动摇了消费者对日本制造业的信心，更严重的是，有可能引发全球范围内的汽车召回潮，造成巨大的经济损失。

重塑信任的路径：制度改革与文化反思

为了重塑公众信任，日本政府和汽车产业必须采取切实有效的措施，加强制度建设，强化行业自律。具体而言，可以从以下几个方面入手：

• 完善认证制度: 加快更新认证标准，缩短标准制定周期，并加强对新技术、新材料的评估和应用。同时，简化认证程序，提高效率，并加强对认证机构的监管。
• 强化监管执法: 国土交通省应加大执法力度，对违规企业严惩不贷，形成震慑。同时，建立健全追责机制，对失职渎职的官员和相关责任人严肃追责。
• 提升企业合规意识: 车企应深刻反思自身管理制度的漏洞和缺陷，加强内部控制，强化合规文化建设，将产品质量和社会责任放在首位。

此外，日本汽车产业还应加强国际合作，借鉴其他国家先进经验，共同构建更加完善、透明的汽车认证体系。

反思与启示

日本车企认证欺诈事件不仅是日本汽车产业的耻辱，也是对全球汽车产业的一次警示。它表明，再强大的企业也无法凌驾于制度之上，再辉煌的成就也无法掩盖失信的代价。唯有深刻反思制度漏洞，强化行业自律，才能重塑信任，赢得市场。

这起事件也给其他国家敲响了警钟，任何行业都应引以为戒，加强制度建设，完善监管体系，不断提升产品质量和服务水平，才能赢得消费者的信赖，在市场竞争中立于不败之地。