1.很想知道在先进GPU采购与流片都受限的情况下，国内做大模型的公司打算用什么思路解决算力问题。
2.通用多模态超大模型，与针对特定领域优化的大模型，哪个胜算更大。开源大模型与商用闭源大模型的差距，会越来越大还是越来越小。
3.如果说AlexNet，AlphaGo，ChatGPT代表着近10年人工智能的3个关键性突破，下一次突破最可能在哪个方向，解决的什么问题。

怎么处理信息源的有毒信息？我今天在kimi搜听花酒，出来的结果偏正面。是不是得加上免责的部分？

为什么每个回答的问题收集的文章只有6篇左右，太少了！

他们产品的推理速度相当快，请问大致是优化了哪一块

大模型是不是只能上局域网？

1，如何保持kimi的竞争优势，也就是大模型能力上的优势？
2，未来如何盈利，也就是怎么把大模型的能力商业化？

感觉通识性语料（内容）质量不如国外大模型，这会成为所有国产大模型难以逾越的瓶颈吗？

让他们把数据收集的能力加强点。

人工智能现在的算法逻辑，真的能演化出类似人类的智能出来嘛？
能的话，大概要多少年

现在A股就一个接入它家产品，是因为它没开放还是没人接入

是pf的死忠粉丝吗？