生产力 SaaS 如何应对 AI 的颠覆；大模型的混沌年代；金蝶「起舞」在大模型时代丨AI新零售早报
AI营销观察
《黄仁勋：“核弹工厂”即将上线，要让所有人用上生成式AI》
动作：发布了AI Workbench，可以让开发者在个人电脑或工作站上快速创建、测试和微调生成式AI模型；与AI开源社区Hugging Face合作，将生成式AI超级计算能力交付给数百万开发者，为他们构建大型语言模型和AI应用提供支持；利用OpenUSD、AI和Omniverse的结合，推出了ChatUSD，可以让设计和开发人员用自然语言修改和创建3D环境和物体。（来源：“中国企业家杂志”微信公众号）
《吴声年度演讲：对话时代，具体生活大于想象》
选择AGI原因：理解语言比生成内容更重要；不下牌桌比内核稳定更重要；对话比连接更重要。场景品牌2023使命：建设对话界面，发明你自己。进入「发明你自己」的阶段，像GPT一样更加精确提示词，学习建设「对话界面」。（来源：“哈佛商业评论案例研究”微信公众号）
《生产力 SaaS ，如何应对 AI 的颠覆？》
GenAI 对生产力工具的影响：它可以提升开发者、设计师、创作者等用户的编码等能力，也可以帮助用户完成一些复杂的决策、评估、推理等任务。措施：需要在数据等方面寻找差异化的价值主张，以及与 GenAI 的合作伙伴进行整合，才能在竞争中保持优势。（来源：“TOB行业头条”微信公众号）
大模型应用观察
《大模型的混沌年代：矛盾、分化与未来 | 荐读》
现状：大模型在中国已经引发了百模大战，各种企业和机构都在发布自己的AI大模型，但也面临着商业模式等方面的争议；资本对大模型十分谨慎，投资人更倾向于投资有头部公司背书或有知名技术学者领衔的创业公司；大模型行业呈现出三种创业者，形成一种非零和博弈的局面。（来源：“财经无忌”微信公众号）
《金蝶，「起舞」在大模型时代》
定位：苍穹GPT是面向企业服务，核心任务是基于行业know-how，解决企业里千行百业不同需求的差异。苍穹GPT之上浓缩的是：金蝶过去多年在企业EBC服务能力和经验的积累。提示词阻碍发展原因：对应的模型训练需要对应环节的关系图谱，进而实现更为有效的训练和落地。（来源：“产业家 ”微信公众号）
《王小川，用大模型再造一个搜狗丨智涌分析》
百川在应用一侧措施：优先在B端落地；一手抓模型，一手抓应用；推出千亿级的大模型，有C端的超级应用部署。核心问题：To B/To C。国内大模型的发展现状：厂商尚在追赶GPT-3.5到GPT-4的过程中，无论是开发者还是用户，如今都已经脱离盲目追求模型参数的阶段。（来源：“智能涌现 ”微信公众号） 【完】
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