专题演讲嘉宾：曾国洋

近几年大模型技术快速发展，取得了一系列重大突破，大模型能力的核心“知识密度”逐渐为大家所认知。面壁智能一直以来致力于研发更高知识密度的大模型，在业内首先提出知识密度概念并在模型研发过程中取得实践。本次分享内容将围绕大模型知识密度展开，介绍知识密度与大模型的关系以及知识密度长期发展方向，帮助大家更好的理解大模型技术在未来一段时间的发展趋势，提前布局保障企业的核心竞争力。

演讲提纲

1. 大模型技术趋势

• 从 GPT-3 到 Deepseek-R1 大模型技术演变历程
• 下一次 Deepseek 时刻会发生在哪
• 预训练终结后的大模型前景

2. 知识密度的现状与挑战

• 知识密度的定义与模型发展规律
• 知识密度与模型能力上限的关系
• 突破知识密度的技术实践

3. 思维链与强化学习

• 大模型为什么需要思维链
• 强化学习与思维链技术结合对大模型的意义

4. 大模型应用落地展望

• 未来大模型格局如何演变
• 知识密度之外，大模型应用落地还存在哪些障碍
• 大模型快速发展时代，如何不落后于潮流