AI大模型专题：AI如何赋能职场人：大模型落地企业方法论（附下载）
今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI大模型专题：AI如何赋能职场人：大模型落地企业方法论》。
（报告出品方：混沌学园）
报告共计：61页
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》
我的个人经历：秒针系统，互联网大数据分析技术最早的服务商
广告投放前的预算分配
OTT/offline/online media?
小红书/抖音/腾讯/爱奇艺?
广告投放中的实时优化
识别精准受众目标?
控制展示频次?
获取推流预警?
广告投放后的效果评估
多少人看了?
频次如何?
自标受众多少?
对电商转化的贡献有多少?
大模型是当下的最大机会
Gartner预测
到2024年，40%企业将接入生成式AI应用；到2026年，生成式AI将赋能60%的网站及移动端应用实现自动化；到2027年，大模型应用软件将占比达整个市场的15%。
并不是参数越多越好
模型不是越大越好
考虑效果vs成本，参数规模 “够用即可”。
效果：参数规模较小的模型也可达成好的效果；成本：训练和使用的成本也相对较低
大模型Prompt和CoT的革命性意义
交互方式发生了革命性改变：
程序员：不需要通过大量的if else或其他控制语句来组合逻辑表达；
普通用户：通过自然语言描述意图，即可让大模型理解，并将其转化为代码；
人工智能的世界出现了印刷术，人工智能的知识传播成为可能。
陈述性知识 vs 程序性知识
知识的分类
陈述性知识，解决“是什么”的问题。GPT不能做到的一些陈述性知识，最新的圈层人群，鞋服行业/熊猫圈。
程序性知识，解决“怎么干”的问题。营销工作的一些方法论，利用这些内容写prompt会很不一样。
报告共计：61页
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