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采用成熟厂商的解决方案,不仅仅是因为过硬的技术,还有对客户业务的理解,以及顺畅的沟通和服务能力。
物流企业在大模型上纷纷主动探索,也在推动物流行业实现智能化加速。
随着大模型能力和安全能力逐渐完善,大模型在金融领域的应用也会涉及越来越多、越来越核心的场景。
“知识管理 + 大模型”落地通常不是简单的 1+1=2 的公式。
“我们会不断完善整体的工程能力,争取以最低的成本,帮助用户训练他们所需要的、好用的 AI 产品。”
长安科技内部一边基于大模型进行技术研发,一边也在不断反思:大模型究竟还能带来什么?长安科技最初是希望将尽可能多的控制能力接入到大模型中,如今,其对大模型的能力有了新的理解。
GenAI 的技术落地需要企业进行周密地规划和持续地努力。企业必须从自身的战略出发, 综合考虑成本、效果和性能,制定合理的技术架构,通过全面的 AI 治理,实现可持续的创新和发展。
未来,云和 AI 结合一定会成为新的生产力。
GenAI 的应用落地是一项系统性工程,离不开战略、业务、技术、组织等多维度的统筹和推动。