同意楼上的看法，现在大家都在讲究效率，不光是堆算力了。我补充两点：
1. 强化学习与人类反馈 (RLHF) 的优化： 目前的 RLHF 很大程度上依赖人工标注，成本高昂。能否探索更有效的自动化 RLHF 方法，让 LLM 在与环境的交互中自主学习？
2. 模型安全与对齐： 如何确保 LLM 的输出安全、符合伦理道德，并与人类价值观对齐？这涉及到对抗攻击、偏见消除等多个方面。
总的来说，LLM 的发展方向应该是更高效、更智能、更安全、更可控。
同意楼上的看法，现在大家都在讲究效率，不光是堆算力了。我补充两点：
1. 强化学习与人类反馈 (RLHF) 的优化： 目前的 RLHF 很大程度上依赖人工标注，成本高昂。能否探索更有效的自动化 RLHF 方法，让 LLM 在与环境的交互中自主学习？
2. 模型安全与对齐： 如何确保 LLM 的输出安全、符合伦理道德，并与人类价值观对齐？这涉及到对抗攻击、偏见消除等多个方面。
总的来说，LLM 的发展方向应该是更高效、更智能、更安全、更可控。