韭研公社 07月22日 07:45
【牛股逻辑大赛】AI应用最后一公里破局者!写在无人问津处!
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

文章探讨了AI大模型在落地过程中面临的适配难题、成本问题以及隐私数据安全等挑战,指出通用大模型虽好,但实际落地仍存在难点。


从AI大模型出来之后,看到各个行业说自己接入了大模型,但总感觉差点东西,就是通用大模型是基础,大模型的Linux时刻或许已经到了,但大多数企业却困在落地断层。真正落地到各个细分垂直领域,怕是很多企业意识自己压根不知道怎么应用吧?适配难题,成本问题,要是搞公有云相当于自己的隐私数据直白的提供给大模型,还有什么隐私可言。等等这些痛点,是不是,一种感觉,通用大模型很好,但是就是无法解决最后一公里实际落地的难点。所以就一直耽搁了? 啥感觉,举几个例子同感: AI大模型落地就像 1:有了高铁却缺高铁站——

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

AI大模型 落地难题 隐私数据 成本问题 适配难题
相关文章