引言
大模型的發(fā)展與數(shù)據(jù)要素的價值創(chuàng)造互為因果，LLM正推動著數(shù)據(jù)要素以“激發(fā)AGI”的全新范式創(chuàng)造價值。如何有效地整合規(guī)?；?、高質量的數(shù)據(jù)以用于大型模型的訓練，不僅是推進大模型發(fā)展的窗口，也將成為進一步發(fā)掘數(shù)據(jù)要素潛在價值的關鍵動力。遵循技術發(fā)展的規(guī)律和市場的原則，將有助于各企業(yè)篩選并確定發(fā)展通用大模型與行業(yè)特定大模型的獨特路徑。
01 從人工智能發(fā)展歷程，看數(shù)據(jù)要素價值創(chuàng)造
自2022年末至2024年初，GPT以其卓越的表現(xiàn)引起了廣泛關注。隨著Sora的誕生，短時間內智能的極限被不斷突破。我們目睹了數(shù)據(jù)價值的極大增強：大型模型通過吸收海量數(shù)據(jù)，掌握了人類的語言模式、邏輯推理，在諸如文本創(chuàng)作、多語種翻譯、情緒識別、復雜問題解構與執(zhí)行等眾多領域取得了翻天覆地的成就，甚至能夠在視頻制作中模擬物理動作，因此，被譽為“世界模擬器”。數(shù)據(jù)不單是構建這些復雜模型的根基，更是推進它們持續(xù)進化的源泉。
在美國20世紀70年代的一場語音識別競賽中，展現(xiàn)了兩種截然不同的設計：一種是借助于人類豐富的知識，深入挖掘對人類語言的理解，通過手工編寫的規(guī)則來描述語音與語言的結構，例如將音節(jié)組合成單詞，或根據(jù)上下文確定單詞的發(fā)音。另一種是依賴于海量的數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計從大量語音中提取特征，基于數(shù)據(jù)的新方法展現(xiàn)出其優(yōu)越性，特別是在處理龐大、復雜和多變的語音數(shù)據(jù)時，新方法能夠更好地適應不同的口音、方言和噪音環(huán)境。這場比賽的結果直接引發(fā)了自然語言處理技術路徑的重大轉變，統(tǒng)計學與計算能力逐漸崛起為該領域的主導。
2004年，DARPA挑戰(zhàn)賽。第一年的比賽宛如一場慘烈的車禍現(xiàn)場，被人們戲稱為“沙漠潰敗”。然而，僅僅一年半后，第二次賽事便再度啟動，展現(xiàn)出兩種截然不同的技術路線：一種是依托于人類豐富的經(jīng)驗和總結，例如預先探查沙漠路徑，為車輛設計特殊程序以突破路途中的障礙物；另一種則是依賴于龐大的數(shù)據(jù)，通過機器學習來學習道路特征進行導航和脫障，同時加強對道路數(shù)據(jù)的實時采集，使無人車能夠“隨機應變”。這一次，依舊是依賴數(shù)據(jù)的第二條技術路線取得了勝利。從沙漠賽道到城市街道，從基本導航到復雜的交通規(guī)則遵守，這些挑戰(zhàn)賽成為無人駕駛技術發(fā)展的重要里程碑。
2016年，AlphaGo憑借數(shù)百萬局人類棋手的對局數(shù)據(jù)進行訓練，掌握了高水平的棋局策略和模式。然而，第二個版本AlphaGo Zero卻完全依賴于自我對弈生成的數(shù)據(jù)進行迭代訓練，從而獲得了超越人類棋手的知識和經(jīng)驗，達到了前所未有的圍棋境界。這每一次不同類型的比賽，都是算法從統(tǒng)計、機器學習發(fā)展到深度學習的過程，也是算力從單片機發(fā)展到GPU的過程，更是人類經(jīng)驗逐步讓渡于海量數(shù)據(jù)的過程，同時也是人類帶著數(shù)據(jù)沖擊機器智能新上限的過程。
我們目睹了數(shù)據(jù)要素在各行各業(yè)中通過投入替代、價值倍增以及資源優(yōu)化三種方式創(chuàng)造價值，發(fā)揮著至關重要的作用?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，我們可以看到算法從統(tǒng)計學習、機器學習逐步演化為深度學習，計算能力也從單片機發(fā)展至GPU，這一系列變革反映了人類經(jīng)驗向海量數(shù)據(jù)的過渡，同時也是人類攜帶數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)機器智能極限的歷程。從依賴經(jīng)驗到主要從數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，從專注于解決單一問題到促進AGI的發(fā)展，這些轉變不僅體現(xiàn)了數(shù)字要素的價值，更要求我們以全新視角重新評估其重要性。
在近日，蘿卜快跑引起了廣泛關注，其在一些城市的實踐雖顯示出些許遲鈍于道路路況的反應，但總體表現(xiàn)證明了其實施的可行性。隨之，將有越來越多的網(wǎng)約車司機面臨由無人駕駛技術所替代的局面，這仿佛重現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機械取代農(nóng)民的傳統(tǒng)耕作，移動支付淘汰傳統(tǒng)支付方式的歷史場景。
展望未來20年，車路網(wǎng)云的新時代將為近地空中飛行打開無盡的發(fā)展空間與可能性。在未來的世界里，或許我們將見證如同電影中描繪的場景：地面行駛著無人駕駛汽車，而低空則被各型飛行器占據(jù)。諸如空中出租車和無人配送等新型服務模式的涌現(xiàn)，預示著未來城市交通將向三維空間延伸。
隨著車路網(wǎng)云技術的不斷進步，那些掌握著最新一代城市交通技術、人工智能技術、云計算技術的國家，其發(fā)展效率必將提升至新的高度。技術的升級正推動整個社會效率的持續(xù)提升，這一趨勢勢不可擋。同時，這也見證了數(shù)據(jù)要素通過投入替代、價值倍增和資源優(yōu)化等方式，發(fā)揮了巨大的作用。這也是中國在過去二十年里邁向數(shù)字化生活和生產(chǎn)方式的根本動力。
02 算力和數(shù)據(jù)是基礎設施層的關鍵，中國正加速挖掘數(shù)據(jù)價值
圖：智算中心的基礎架構
在數(shù)字化的新時代，數(shù)據(jù)已化身為重要的生產(chǎn)資料，而算力則成為處理這些數(shù)據(jù)的強勁引擎。伴隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術的飛速進步，算力與數(shù)據(jù)的關鍵作用愈發(fā)顯著，它們共同構筑了當代信息社會的基礎設施層。在這樣的大背景下，中國正致力于深化數(shù)據(jù)價值的挖掘，推動經(jīng)濟與社會向數(shù)字化方向的全面轉型。
圖：中國通用算力規(guī)模與預測
算力、存儲、網(wǎng)絡構建智算中心作為基礎，智算中心的基于最新AI理論和領先的AI計算架構，算力技術與算法模型是其中的核心關鍵，算力技術以AI芯片、AI服務器、AI集群為載體，而當前算法模型的發(fā)展趨勢以AI大模型為代表。
智能算力規(guī)模正在快速增長，復雜的模型和大規(guī)模的訓練需要大規(guī)模的高算力支持，這不僅需要消耗大量計算資源，而且對算力的速度、精度、性能也提出更高要求。
AI生態(tài)加速收斂，大模型技術逐步收斂，生態(tài)走向聚合，模型更收斂、框架更歸一。為了開發(fā)更高性能的 AI大模型需要更強的算力平臺，算力底座技術門檻將提高，未來訓練核心依賴集群系統(tǒng)能力。
圖：算力底座技術門檻提高
算力，作為數(shù)據(jù)處理的核心能力，其發(fā)展水平直接關系到一個國家的科技創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)競爭力。中國在算力建設方面投入巨大，不僅在超級計算機領域取得了顯著成就，連續(xù)多年位居全球超算TOP500的數(shù)量首位，而且在云計算、邊緣計算等領域也展現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭。通過構建高性能的算力平臺，中國為各行各業(yè)提供了強大的數(shù)據(jù)處理能力，支撐起復雜的數(shù)據(jù)分析和模型訓練需求。
數(shù)據(jù)的價值在于其能夠被有效利用，政府高度重視數(shù)據(jù)資源的整合與開放，推動公共數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用，鼓勵企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享與合作。通過建立數(shù)據(jù)交易市場、完善數(shù)據(jù)治理體系，國內逐步釋放數(shù)據(jù)的潛在價值，促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、服務化。同時，也在積極探索數(shù)據(jù)隱私保護和安全使用的法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)價值的挖掘在合法合規(guī)的框架內進行。
在應用層面，中國將算力和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢轉化為實際的生產(chǎn)力。無論是在智能制造、智慧城市建設，還是在金融科技、醫(yī)療健康等領域，數(shù)據(jù)驅動的決策和智能化的服務逐漸成為常態(tài)。例如，通過大數(shù)據(jù)分析，金融機構能夠更準確地評估風險，提供個性化的金融產(chǎn)品；而智能制造則通過實時數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率。
未來，隨著5G網(wǎng)絡的普及和IOT技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應用將更加廣泛。中國將繼續(xù)加大對算力和數(shù)據(jù)基礎設施的投入，推動技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，構建更加完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)?？傊?，算力和數(shù)據(jù)是現(xiàn)代社會不可或缺的基礎設施，加速挖掘數(shù)據(jù)價值，它們是推動經(jīng)濟增長和社會進步的關鍵資源。
03 AGI的發(fā)展遵循擴展定律
AGI?的發(fā)展不僅體現(xiàn)在技術的進步上，?還涉及到算力的持續(xù)提升和模型規(guī)模的演進升級。?隨著AI變得越來越流行和易于獲取，?研究想法的增長無疑加速了技術的發(fā)展。尤其是在算力層面，即便面對著摩爾定律的放緩趨勢，片內互聯(lián)技術的突破仍為單個芯片設計的規(guī)模拓展與能效提升開辟了新的工程成就之路。?這些技術進步為AGI的發(fā)展提供了強大的基礎。
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擴展定律，作為人工智能產(chǎn)業(yè)內部破解困局的共識：通過運用更龐大的模型架構，配備更強大的計算能力，從更廣泛的數(shù)據(jù)集中挖掘更深層次的隱含知識與普遍適用的能力。從GPT 1演進至GPT 3的過程中不斷探索實驗，當參數(shù)規(guī)模增加至百倍之多，訓練數(shù)據(jù)集增至五十倍之際，GPT 3.5展現(xiàn)了能力的“涌現(xiàn)”：全球逾億用戶蜂擁而至，驗證了該模型能夠以近乎類人的方式理解上下文和進行對話交流；同時，此模型還展現(xiàn)出了更高級的泛化能力和思維鏈能力，能夠對于未知情境做出合理的推斷，并將復雜問題分解為簡易任務，逐步解決。由此塑造出的AGI（人工通用智能）初步形態(tài)：一個基礎且通用的大型模型能夠進行內容創(chuàng)作，能夠革新程序編碼、文檔編輯等多樣化工具軟件的使用體驗，能夠“轉生為”機器人，借助具身智能加快機器人研發(fā)的步伐，并且改變了科學研究的傳統(tǒng)范式，促成了生物醫(yī)學、材料科學、工業(yè)仿真等多個領域的新突破。
中國的LLM型路線見證著數(shù)據(jù)要素的作用，比如阿里巴巴通義千問，自2023年8月以來，其連續(xù)發(fā)布了7B、14B、72B及200B參數(shù)版本，隨著參數(shù)規(guī)模的壯大，模型的能力亦顯著提高。AI研究了幾十年，唯一有效的東西便是scaling law（尺度定律），就是不斷放大數(shù)據(jù)、算力和算法這幾樣生產(chǎn)要素。
AGI正逐漸成為推動社會進步和產(chǎn)業(yè)革新的關鍵力量，技術不斷進步，從最初的專家系統(tǒng)到機器學習，再到深度學習的興起，AI技術已經(jīng)取得了顯著的成就。隨著計算能力的增強、大數(shù)據(jù)的積累和算法的創(chuàng)新，AGI成為了科技發(fā)展的下一個里程碑。AGI的發(fā)展背景是復雜多元的，涉及技術進步的內在邏輯、經(jīng)濟社會的外在需求、倫理法律的約束條件以及國際競爭合作的大環(huán)境。未來，AGI的發(fā)展將在這些因素的共同作用下不斷推進，同時也需要全社會的智慧和努力來確保其健康、有序和有益的發(fā)展。
此外，AI規(guī)模法則的提出預示著計算資源的可持續(xù)增長與成本的持續(xù)降低，從而為AGI的發(fā)展奠定了物理上的可能性。OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼所提出的AI時代摩爾定律——宇宙中的智能數(shù)量每18個月翻一番，進一步凸顯了AI技術發(fā)展的速率與規(guī)模。
在模型方面，隨著算力的不斷強化，基于大模型的AGI智能能力已遠超傳統(tǒng)適用于特定場合的中小型AI模型。一旦完備的通用AI得以實現(xiàn)，其將在AI+各種場景下展現(xiàn)廣泛的應用潛力，同時算法的逐步確立也為AI技術的持續(xù)優(yōu)化開辟了新的可能性。這種相互作用的關系促進了AGI技術的不斷前進與發(fā)展。AGI的進步無疑遵循著擴展的原則，通過算力的系統(tǒng)提升與模型規(guī)模的逐步升級，推動著AGI技術的迅猛前行。
04 AGI領域應用層創(chuàng)新發(fā)展
OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人伊爾亞·蘇茨克維，在一次深入的訪談中，曾以一句精辟而抽象的話語概括了人工智能模型的本質：“The models just want to learn！”此言并非賦予了模型以生命般的學習欲望，而是揭示了模型被設計的初衷——從浩如瀚海的數(shù)據(jù)中自動汲取隱含的規(guī)則與經(jīng)驗，借助算法的巧思與算力的增強，不斷優(yōu)化學習的效率，拓寬學習的邊界。
AGI市場，猶如一座宏偉的大廈，其結構復雜而有序，主要分為基礎設施層、模型層、中間層以及應用層。大模型在應用層的探索與創(chuàng)新，如同點亮了這座大廈的璀璨燈塔，為AI領域帶來了前所未見的機遇。隨著計算能力的飛躍提升，數(shù)據(jù)量的激增，以及算法的持續(xù)優(yōu)化，大模型已悄然嶄露頭角，在自然語言處理（NLP）、計算機視覺、語音識別等多個領域展現(xiàn)出了強大的能力。這些顯著的進步，使得大模型在追尋人工通用智能（AGI）的道路上，愈發(fā)展現(xiàn)出全球領先的潛力。
AGI，這片神奇的土地，以其無限的可能性與挑戰(zhàn)，吸引著無數(shù)探索者。它要求模型不僅能在某一領域內專精，更要具備跨領域的知識表示與推理能力，如同一位博學多才的智者，能自如地穿梭于不同的領域，應對各種挑戰(zhàn)。同時，AGI還需具備自適應學習的能力，猶如生命體一般，能根據(jù)不同的任務與環(huán)境，靈活地調整學習的策略與參數(shù)。
然而，真正的智能不僅僅是邏輯的推理與知識的積累，更是情感的理解與社交的互動。因此，大模型在追求AGI的道路上，還需賦予其情感與社交智能，使其能夠更加深刻地理解人類的情感，適應人類社會的需求。
在智能的征途上，倫理與道德的指引不可或缺。大模型在實現(xiàn)AGI的旅途中，必須植入倫理與道德的判斷能力，確保其在決策的每一步都能遵循人類的價值觀與道德規(guī)范，成為維護人類福祉的守護者。人機協(xié)作與交互，是AGI融入人類社會的重要橋梁。大模型應具備與人類協(xié)作與交互的能力，能在人類的生產(chǎn)、生活中提供智能化的服務與支持，成為人類智慧的延伸，生活的益友。
因此，大模型在應用層的探索與創(chuàng)新，為AGI的實現(xiàn)注入了蓬勃的生機。通過算法的不斷優(yōu)化、應用領域的持續(xù)拓展、智能水平的日益提升，大模型正穩(wěn)步邁向AGI的高峰，為社會帶來更為廣泛、更為深入的智能化服務，開啟一個嶄新的智能時代。
圖：AGI市場的四層結構示意圖
應用行業(yè)現(xiàn)狀
· 營銷和零售：?AGI應用顛覆營銷領域，?推動營銷效率提升和體驗優(yōu)化。?
· 金融：?金融行業(yè)整體處于AGI應用探索期，?逐漸向產(chǎn)品測試期邁進。?
· 企業(yè)應用：?AGI應用覆蓋企業(yè)全流程，?注重效率、?知識管理和流程優(yōu)化。?
· 教育：?集中在應用探索和產(chǎn)品測試階段，?學生側應用速度快、?探索程度深。
05 通用大模型與行業(yè)大模型并駕齊驅，小模型市場需求更大
在大模型的演進之路上，每一次通用大模型的力量提升，皆如潮水般席卷，對散落的應用與解決方案形成無可匹敵之勢；大模型所蘊含的通用智能之價值，勢必超越那些零散場景應用的總和。然而，在AI的廣袤天地中，通用大模型與行業(yè)大模型各承其妙，各有千秋。通用大模型，猶如璀璨星辰，于眾多領域與任務中展現(xiàn)卓越性能；行業(yè)大模型，則如精密的鐘表，針對特定行業(yè)或領域精準調校，專業(yè)定制。盡管通用大模型在諸多領域捷報頻傳，但行業(yè)大模型仍不可或缺，當應用場景對反應速度有極高要求時，我們或許更需依賴一個更為小型的模型。這類模型雖不具備大模型的普適智能，卻在特定垂直場景中展現(xiàn)出無可比擬的優(yōu)勢。此時，對模型進行精細調整，滿足定制化需求，追求實時性與高效率，將行業(yè)數(shù)據(jù)注入其中，打造出規(guī)模更小、垂直更深的行業(yè)模型，方能滿足市場那更為龐大的需求。
在通用大模型的雄厚基礎之上，行業(yè)大模型得以筑建。這些通用模型，蘊含著深邃的知識儲備與卓越的泛化能力，不僅為行業(yè)大模型奠定了堅實的知識根基，并極大地提升了互動體驗的豐富度；同時，它們還大幅降低了從零起步訓練模型所需的海量數(shù)據(jù)和計算資源，顯著提高了行業(yè)大模型開發(fā)及其應用的效率和成效。經(jīng)由對通用大模型實施提示工程、檢索增強生成、精調、持續(xù)預訓練/后訓練等手段，模型能夠更精準地適應特定數(shù)據(jù)集或任務需求，進而衍生出行業(yè)大模型的特定版本（即模型有變），或賦予其行業(yè)大模型所具備的功能（即模型不變）。。如今，市場上涌現(xiàn)的眾多行業(yè)大模型，如金融、法律、教育、傳媒、文旅等領域，大多基于Llama、SD、GLM、Baichuan等國內外廣為人知的開源大模型而構建。
在專業(yè)領域內，大型模型往往需根據(jù)特定數(shù)據(jù)集與任務進行精細調整或定制開發(fā)。針對B端客戶群體，每一家企業(yè)均有其獨樹一幟的商業(yè)運作、數(shù)據(jù)資產(chǎn)及業(yè)務流程，對于大型模型所寄望解決的關鍵問題亦各具特色，個性化需求普遍可見。因此，供應商所提供的行業(yè)大型模型不單是產(chǎn)品與工具的集合，更包含必要的定制化服務與支援，甚至于需要客戶的積極參與和共同建設?？梢赃@般理解：行業(yè)大型模型中的產(chǎn)品宛如“待裝修之房屋”，客戶必須依據(jù)各自用途進行“內部裝潢”方能真正滿足其需求。例如，借助TI平臺之力，構建了行業(yè)大模型的精選商鋪，推出了MaaS服務，為客戶提供了一系列周全的行業(yè)大模型解決方案，覆蓋模型預訓練、精細調整及智能應用開發(fā)等多個方面。
行業(yè)大模型需
重視全生命周期的安全保障機制
在大型模型的數(shù)據(jù)處理流程中，相較于傳統(tǒng)模型，其復雜度更高，諸多不可控的因素孕育著不容輕視的安全隱患，涉獵數(shù)據(jù)隱私保護、推理過程安全、內容審查安全、版權防護等諸多方面。這便迫切需求一套系統(tǒng)化的安全防御機制，對于行業(yè)大型模型而言，此需求尤為顯著。安全廠商倡導的大型模型安全框架，針對模型全生命周期內的各類安全風險，提供了原則與方法上的指導，覆蓋內生安全及應用安全兩個維度，助力體系解決大型模型在生產(chǎn)研發(fā)過程中遇到的基礎設施、數(shù)據(jù)、模型、算法等各層面的安全風險，以及不合理應用可能觸發(fā)的決策失控風險等。在此之中，針對大型模型生產(chǎn)研發(fā)過程中內在的安全問題，應由大型模型研發(fā)團隊與安全團隊共同聚焦，通過安全評估等機制確保大型模型的應用能夠達成安全目標?？偠灾?，將安全舉措具體實施于研發(fā)、訓練、測試、部署發(fā)布等每一個環(huán)節(jié)，同時，也是業(yè)界共識，旨在提升大型模型的安全水平，其中可采納的措施包括prompt安全評估、紅藍對抗演練、源代碼的安全防護、基礎設施漏洞的安全防護等多種方式。
2024CSDI 9月20-22日
共話科技應用元年
正值LLM時代，智能軟件研發(fā)的技術、范式和工具都發(fā)生了巨大的變化。無論是依賴于深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)技術。還是軟件研發(fā)的范式從傳統(tǒng)的規(guī)則驅動和專家系統(tǒng)轉變?yōu)閿?shù)據(jù)驅動和模型驅動。大量的智能軟件研發(fā)工具和框架應運而生。數(shù)據(jù)成為了智能軟件研發(fā)的核心。智算資源的需求與訓練部署復雜的模型，開發(fā)者需要利用高性能的硬件（如GPU、TPU等）和分布式計算技術（如云計算、集群計算、數(shù)據(jù)庫等）。這些技術應用便是IT企業(yè)探尋與研究的必選題。
2024CSDI峰會將以數(shù)智+躍遷為主旨，于9月20-22日深圳召開，攜國內眾多頂尖優(yōu)秀企業(yè)，面向技術管理者和一線技術帶頭人。抽絲剝繭：以業(yè)務與新興技術應用為導向的：大數(shù)據(jù)開放架構、AIGC產(chǎn)品創(chuàng)新、智能化開發(fā)、LLM智能終端創(chuàng)新、LLM數(shù)據(jù)智能、多模態(tài)LLM、大模型規(guī)?；瘧?、云架構生態(tài)、質量工程效能、組織戰(zhàn)略、智能化開發(fā)、安全LLM等先進數(shù)字技術進行全面解析，幫組企業(yè)構建和借鑒適合自身的技術應用與業(yè)務實踐。
總結
科技浩瀚星海中，數(shù)據(jù)要素的創(chuàng)新如同璀璨星辰，與科技發(fā)展交織成一張推動技術進步的巨網(wǎng)。智能研發(fā)與應用創(chuàng)新之舟，正乘著這股浪潮，破浪前行，其航向呈現(xiàn)出多元化的航跡、跨界融合的風帆以及可持續(xù)發(fā)展的舵盤。在技術與市場這對孿生潮汐的影響下，企業(yè)們如同智慧的航海家，將不同領域的技術與知識匯于一爐，鍛造出更具競爭力的產(chǎn)品與應用之錨。
AI的洪流、大數(shù)據(jù)的海洋，云計算的蒼穹下，先進數(shù)字化技術如星辰般璀璨，AI Agent作為自主決策和任務執(zhí)行的智能體，在金融，醫(yī)療，制造業(yè)，展現(xiàn)出卓越的效能。它運用大型語言模型（LLM）作為羅盤，理解復雜的語言指令，生成自然流暢的語言回應，極大地提升了人機交互的航速與平穩(wěn)。
物聯(lián)網(wǎng)（IOT）應用則如精細的藍圖，通過捕捉精準的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，為研發(fā)的精準優(yōu)化。
數(shù)字員工在AGI應用市場將形成人才匯聚效應，不僅高效完成自動化和智能化任務，更將深度參與企業(yè)決策，提供精準數(shù)據(jù)支持和智能建議，助力企業(yè)提升競爭力。
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