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关于经验，最近三届世预赛决赛阶段比赛，其实中国队都是低开高走。2018年世预赛，高洪波的球队前四场比赛1平3负，换帅后里皮带队3胜2平1负，最后险些拿到附加赛资格；上届世预赛，李铁开局连续不敌澳大利亚和日本，之后3比2击败越南、2比3惜败沙特、1比1连续打平阿曼和澳大利亚NG.28.66，那场客场输给沙特的比赛NG.28.66，其实中国队是有很大机会扳平比分的。
此前三个拿到6分的球队(中国、沙特、澳大利亚)NG.28.66，中国队不敌日本，沙特客场0比2输给印尼，这是沙特历史上首次输给印尼。这样印尼积分追平沙特和中国，三支球队都是6分。澳大利亚队在客场2比2逼平了此前拿到5分的巴林，积分达到7分在小组第二名争夺战中占据主动地位。而三四名附加赛区域位置争夺激烈——中国、印尼、沙特、巴林都是6分。局面可谓是非常开放。
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“随着对大模型的认知的深入，最近我越来越怀疑OpenAI试图打造一个全知全能、像神一样的超级通用大模型的可能性，一方面，人类的训练数据已经基本用得差不多了，规模定律遭遇了巨大的瓶颈；另一方面，想开发一个大模型一统江湖，解决不同企业、不同国家、不同用户的所有问题的目标在逻辑上也很难自洽。”周鸿祎认为，未来大模型会形成两条发展路线，一条路是模型越做越大，继续探索超级人工智能的发展方向，探索人类的星辰大海，“有点像造原子弹”；另一条路是把大模型和具体场景相结合，向着垂直化、产业化的方向发展。
对此，周鸿祎提出了大模型的“六大应用场景”，首先是科技平权下的人人普惠、人人智能，结合个人需求，消除数字鸿沟；第二是万物智能，大到智能网联车，小到个人电脑和手机，大模型将成为硬件设备标配；第三是助力国家最重视的传统制造业、传统行业“数转智改”，将大模型与具体的业务场景结合起来打造专业大模型解决专业问题；第四是赋能新兴产业、未来产业，充分发挥大模型的能力，变不可能为可能；第五是AI for Science，利用AI改变基础科学问题的研究方法；最后是重视大模型带来的安全问题。周鸿祎介绍，在实践中，360集团训练了行业内首个安全大模型，既能提升传统的安全能力，又实现了以模治模，“以魔法对付魔法的设想，为攻克AI大模型本身的安全挑战提供了可行的方案”。
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