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把大模型「OTA」進智能座艙，一場革新還是泡沫？
盡管它們都離真正的落地有些遙遠，甚至看起來是“空中樓閣”，但仍然值得我們嘗試做些思考。ChatGPT增長放緩，98%的大模型要死掉
傅盛和朱嘯虎這場“閾值”不同的朋友圈激辯，讓更多人看到 AI 熱潮表面下的一些深層次矛盾。尤其是當下ChatGPT用戶增速放緩、大模型應用不及預期、國產GPU芯片無法補位等因素疊加。李彥宏透露：文心大模型3.5版本訓練速度提升2倍，推理速度提升17倍
大模型都絕不是曇花一現的風口，而是影響人類發展的重大技術變革，是拉動全球經濟增長的引擎，是絕對不能錯過的重大戰略機遇。把大模型「OTA」進智能座艙，一場革新還是泡沫？
大模型底層技術能力如何在AI語音交互上得到應用，讓用戶“開口即用”？如何讓人真正懂車，如何讓車真正懂人？CVPR最佳論文獎首次給了自動駕駛
大模型造就端到端。今年CVPR的投稿量共計9155篇，最終接收論文2359篇，接收率為25.8%，而最終入圍最佳論文候選名單的僅有12篇。中國OpenAI們「狂飆」200天：一面PPT造模，一面落地應用難
全球只有OpenAI能夠達到通用 AI 的商業化，國內 AI 大語言模型都只是發布會的階段，遠沒有達到可商用化程度。政企市場，「觀望」AI大模型
對于布局政企大模型的廠商而言，在私有化的前提下，通過開源、API接口等形式，以通用大模型和客戶或自身集成的數據，幫助客戶調教模型，形成定制化的AI產品，或將推動政企大模型快速落地。大佬、巨頭力挺，這家公司駛入AIGC一梯隊
每個企業的數據安全和隱私問題都太重要。沒有企業敢把自己的“命脈”完完全全地交在還并未發展成熟、并由其他大型公司掌控的AI手上。AI下一步已明確！黃仁勛預測的方向，特斯拉和OpenAI瘋狂追趕
為什么在黃仁勛看來，AI下一步需要有身體？又有哪些初創企業在這個挑戰和前景并存地賽道上蓄勢待發？擠出泡沫、脫虛向實，AI大模型正在回歸價值投資？
隨著數據量和計算能力的增長，AI大模型的準確性和泛化能力會進一步增強，將不斷塑造新業態、新場景，創造巨大的商業價值，但行業的長期發展需要擠出資產泡沫。大模型時代的客服：危機中迭代，內卷中出海
當激動的產品經理碰到冷靜的商業化團隊，客服行業如何基于大模型改造現有產品，如何重新定義產品功能與用戶體驗，新產品能否規劃化、商業化，一系列新問題都亟待解決。大模型讓數據庫行業撕起來了
不論如何，一場大戰又要打響了?，F在大模型領域不缺攪局者，到了Databricks和Snowflake這里，興許就成了誰先干掉誰的問題。
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