产业大模型竞逐；AI大模型驶入落地深水区；AI机器人的大爆发时刻来了吗丨AI新零售早报
AI营销观察
《AI大模型竞相出现，如何改变未来世界？》
大模型的应用方式分为 B 端和 C 端，B 端的主要工作在于对数据的收集和处理，C 端的应用主要体现在办公和娱乐上。大模型的应用会帮助很多行业提高工作效率和生产力。未来发展趋势：探索更多的多模态场景，实现更自然和丰富的人机交互方式。（来源：“商学院”微信公众号）
《大模型遇上机器人：AI机器人的大爆发时刻来了吗？｜Z Talk》
AI机器人的挑战：如何表达这个复杂的物理世界，并在不同环境中实现通用性和适应性。学术创业者需要有清晰的愿景、合适的团队、良好的市场环境，以及对法律和伦理的遵守。AI机器人不会取代人类，而是会成为人类的伙伴和助手，帮助人类提高生产力和创造力。（来源：“真格基金”微信公众号）
《华为AI存储如何快速“喂饱”大模型？》
AI大模型的发展对数据存储提出了更高的要求，数据存储成为AI大模型的关键基础设施。算法、算力和数据是AI的核心三要素。大模型时代，数据决定AI智能的高度。作为数据的载体，数据存储成为AI大模型的关键基础设施。模型生产面临的挑战：数据准备和预处理过程复杂，耗时长；落地门槛往往较高；训练中断后的断点恢复面临难处。（来源：“智东西”微信公众号）
大模型应用观察
《产业大模型竞逐，京东的「快」与「慢」》
京东在大模型领域的优：具有更高的产业属性、更强的泛化能力和更多的安全保障。“三步走”规划：先在内部场景锤炼，再向外部严肃场景开放，最后全面开放大模型能力。京东还推出了言犀AI开发计算平台，提供模型即服务（MaaS），支持用户将通用模型转化为专业模型。（来源：“雷锋网 ”微信公众号）
《云知声转战港交所：“大模型”造势难掩“失血”真相》
云知声特点：发布了拥有600亿个参数的语言大模型“山海”，并将其应用于智慧生活、智慧医疗等多个场景。在大模型领域面临挑战：经营状况也不容乐观，长期亏损、回款困难、现金流紧张，导致其融资成本不断上升，资金压力巨大。（来源：“洞察IPO”微信公众号）
《AI大模型驶入落地深水区，解密京东云破局的杀手锏》
在第三代AI发展中，推动AI创新应用和产业化成为AI发展的关键。在训练大模型的时候，可靠的数据来源也是影响AI大模型能否更好适配产业的影响因素之一。打造AI专家，高质量数据、产业基础成大模型接轨产业关键。企业对大模型的研发和应用进程离不开此前在产业内的积累。（来源：“智东西 ”微信公众号） 【完】
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