什么是百模大战
2023年以来，国内已发布的各类大模型数量超过100个，这些大模型及其产品主要分为三类：
第一类是通用大模型；
第二类是行业大模型；
第三类是基于通用大模型或行业大模型的应用服务型大模型。
百模大战指称各类“大规模深度学习模型”在应用领域竞相发展的态势。
2023年12月16日，国家语言资源监测与研究中心发布“汉语盘点2023”活动重要组成部分——“2023年度中国媒体十大新词语”，“百模大战”在列。
可以结合美赛进行理解，下面是美赛简介。
"美赛"通常指的是MCM/ICM（Mathematical Contest in Modeling / Interdisciplinary Contest in Modeling），是国际性的数学建模竞赛。该竞赛由美国大学数学建模协会（COMAP）主办，并得到了美国国家科学基金会的支持。
MCM/ICM竞赛每年一次，旨在鼓励学生运用数学建模和交叉学科方法解决实际问题。参赛队伍需要在规定的时间内，根据给定的问题描述，运用数学模型、统计分析、计算机编程等技巧，提出创新的解决方案并撰写报告。
此外，MCM/ICM竞赛还有一个特点是要求参赛队伍在48小时内完成建模和解决问题的整个过程，这对于培养团队合作、时间管理和高效工作能力十分有益。
MCM/ICM竞赛不仅有助于培养学生的科学研究能力和创新思维，还提供了与全球各地优秀学生交流的机会。许多优秀的国际团队和个人都参与了这一竞赛，并在学术界和工业界取得了很好的成就。
那么百模大战就是中国的各行各业的建模竞赛，这种竞赛不是具体的比赛，而是表现在百家争鸣之势，影响力巨大。
AI 对传统建模的影响
人工智能（AI）对传统建模有着深远的影响，主要表现在以下几个方面：
- 数据驱动建模：传统建模通常基于人们对问题的理解和专业知识，而AI可以通过处理大量的数据和使用机器学习算法来发现模式和关联性。AI可以帮助分析和挖掘数据中的隐藏信息，从而为建模提供更准确和全面的输入。
- 自动化建模：传统建模过程可能需要大量的人力和时间投入，而AI可以自动化一些繁琐的建模任务。例如，使用机器学习算法可以自动提取特征、优化模型参数或选择最佳模型等。这样可以节省时间和资源，加速建模过程。
- 预测和优化能力：AI技术如深度学习和强化学习在预测和优化问题上取得了显著的进展。传统建模方法可能无法处理非线性或高维度的问题，而AI提供了更强大的模型拟合能力和决策优化能力，从而改进传统建模的精度和效果。
- 实时建模和反馈：AI技术可以实时收集和分析数据，并根据实时反馈进行模型更新和改进。这对于需要快速调整和适应变化的建模任务非常有用，比如金融市场预测或供应链优化等领域。
- 智能决策支持：AI可以通过对海量数据的快速处理和模式识别，为建模提供智能决策支持。AI可以帮助建模人员在复杂的决策环境中评估各种方案的风险和收益，提供决策推荐并最大程度地优化实际结果。
所以说，AI对传统建模产生了很大的影响，从数据分析到模型优化，从时间效率到决策支持，都为建模带来了新的可能性和改进的机会。
传统建模的不可替代性
在AI的环境下，传统建模仍然具有不可替代的价值，主要体现在以下几个方面：
- 可解释性：传统建模方法通常基于已有的理论和专业知识，其结果可以被人类理解和解释。相比之下，某些AI模型，如深度神经网络，可能具有较强的预测能力，但其黑盒性使得难以理解其内部决策过程。特别是在一些关乎生命安全、金融风险等领域，可解释性对于决策者和相关利益方非常重要。
- 不确定性处理：传统建模方法通常能够清楚地表达模型中的假设和不确定性。在某些领域，例如金融风险评估和医疗诊断，不确定性的考虑至关重要。而一些AI模型可能难以准确表示和处理复杂的不确定性。
- 数据需求：AI模型通常需要大量的数据来进行训练和优化，特别是深度学习等技术。然而，在某些领域，如新兴领域、罕见事件或数据稀缺的情况下，传统建模方法可能更加适用，因为它们可以在相对较少的数据量下进行有效建模和分析。
- 预测外推：传统建模方法在某些场景中可能更擅长进行预测外推。例如，传统时间序列模型可以通过历史趋势和周期性规律进行较为准确的未来预测，而AI模型可能更倾向于根据训练数据进行内插和拟合。
- 领域知识应用：传统建模通常需要基于领域专家的知识和经验，并结合实际问题进行模型构建。AI模型可能更加基于数据驱动，但对特定领域的理解和应用能力相对不足。因此，在一些领域领域专业知识和经验仍然至关重要。
尽管AI技术带来了诸多优势和创新，但传统建模在可解释性、处理不确定性、数据需求、预测外推和领域知识等方面仍有其独特的价值和优势。在实际应用中，综合考虑AI和传统建模的优点，并基于具体场景选择合适的方法，将能够取得更好的效果。
结论
将来的 ai可能更聪明，比你我都聪明，将来的事情谁知道呢…
