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國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)自ChatGPT爆火之后迅速發(fā)展，但隨著時(shí)間的推移，熱潮逐漸降溫。本文將探討國(guó)產(chǎn)大模型從誕生至今的演進(jìn)歷程，分析當(dāng)前市場(chǎng)狀況及其面臨的挑戰(zhàn)，并展望未來(lái)的發(fā)展方向。文章通過(guò)深入分析，揭示了大模型技術(shù)在商業(yè)化和差異化方面的局限，同時(shí)指出了技術(shù)發(fā)展與市場(chǎng)需求之間的差距。

隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型應(yīng)用正成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。獨(dú)立APP和內(nèi)嵌AI的較量，預(yù)示著AI應(yīng)用生態(tài)的新一輪變革。本文深入探討了AI大模型應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)，分析了獨(dú)立APP和內(nèi)嵌AI應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，并展望了未來(lái)AI應(yīng)用的發(fā)展方向。

本文從產(chǎn)品經(jīng)理的視角出發(fā)，深入探討了《左手醫(yī)生開(kāi)放平臺(tái)系統(tǒng)》的戰(zhàn)略定位、優(yōu)勢(shì)分析、交互體驗(yàn)及面臨的難點(diǎn)與解決方案。

本文將深入探討AI大模型廠商如何在C端尋找流量入口，以及他們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)懸浮球、瀏覽器插件和輸入法等輕量化應(yīng)用來(lái)吸引用戶。我們將看到，盡管面臨商業(yè)化的挑戰(zhàn)，但大模型廠商仍在不斷嘗試和迭代，以期找到最佳的落地窗口。你對(duì)此有何看法？你認(rèn)為哪種模式能在最后勝出？

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中，如何使你的產(chǎn)品脫穎而出并為用戶提供卓越的體驗(yàn)？答案可能正隱藏在“產(chǎn)品思維”之中。本文將深入探討如何利用邏輯和最新的AI大模型技術(shù)打造出色的產(chǎn)品體驗(yàn)。

近期，AI界迎來(lái)了兩款引人注目的大型模型——Meta的Llama 3.1 405B和Mistral AI的Mistral Large2。這兩個(gè)模型不僅支持多種人類語(yǔ)言，還精通眾多編程語(yǔ)言。為了測(cè)試它們的多語(yǔ)言處理能力，我們進(jìn)行了一次Base64編碼的解謎游戲。結(jié)果如何？讓我們一起探索AI大模型在這場(chǎng)語(yǔ)言解碼挑戰(zhàn)中的表現(xiàn)吧！

探索2024年WAIC展示的AI創(chuàng)新，從WPS的企業(yè)大腦到AI教育工具，這些toB解決方案展現(xiàn)了AI技術(shù)的潛力和行業(yè)對(duì)未來(lái)應(yīng)用的期待?？靵?lái)了解這些前沿進(jìn)展！

這兩年大模型發(fā)展迅猛，各家都有自己的大模型。但提示詞的關(guān)鍵卡住了不少人，能不能寫提示詞，會(huì)不會(huì)寫成為決定大模型輸出質(zhì)量的關(guān)鍵之一。這篇文章，我們就和作者來(lái)學(xué)習(xí)下這10種提示詞模型，只要簡(jiǎn)單調(diào)整一下關(guān)鍵詞，就能為我們所用。

本文深入探討了AI大模型技術(shù)在教育行業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展，分析了不同教育企業(yè)如何利用大模型技術(shù)推動(dòng)個(gè)性化教學(xué)和智能硬件的創(chuàng)新。文章詳細(xì)討論了教育智能硬件的市場(chǎng)現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局以及大模型技術(shù)如何助力教育行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在AI大模型上談一場(chǎng)完美的賽博戀愛(ài)，可能嗎？一些AI聊天產(chǎn)品正在朝著“尋找完美AI戀人”的方向努力，但要跑通其商業(yè)模式還有待考究。

召回模型是數(shù)字化營(yíng)銷中最重要的組成部分之一，它決定了用戶能否看到最相關(guān)的內(nèi)容或商品，從而影響了用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。傳統(tǒng)的召回模型通?；谝恍┖?jiǎn)單的規(guī)則或統(tǒng)計(jì)方法，無(wú)法充分利用海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的用戶行為。 隨著人工智能大模型的發(fā)展，我們有了更強(qiáng)大的工具來(lái)構(gòu)建基于深度數(shù)據(jù)處理的召回模型，從而提升召回的效果和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實(shí)現(xiàn)基于深度數(shù)據(jù)處理的召回模型，包括基于知識(shí)圖譜的召回模型、基于用戶實(shí)時(shí)意圖的召回模型、基于深度學(xué)習(xí)的召回模型和多路召回融合。本文還將給出一些實(shí)例和示意圖，幫助讀者理解和應(yīng)用這些模型。

召回模型是數(shù)字化營(yíng)銷業(yè)務(wù)中的核心環(huán)節(jié)，它決定了用戶能否看到與自己相關(guān)的內(nèi)容，從而影響用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。 傳統(tǒng)的召回模型通?；谟脩舻男袨閿?shù)據(jù)和內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，通過(guò)一些簡(jiǎn)單的規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來(lái)計(jì)算用戶和內(nèi)容的匹配度，然后按照一定的排序規(guī)則，向用戶推薦最匹配的內(nèi)容。 然而，這種方法存在一些局限性，比如數(shù)據(jù)稀疏、內(nèi)容冷啟動(dòng)、用戶興趣變化等，導(dǎo)致召回效果不理想。 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來(lái)出現(xiàn)的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，為召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它們能夠在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的性能，甚至超越人類的水平。 人工智能大模型的優(yōu)勢(shì)在于它們能夠從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和語(yǔ)義，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶和內(nèi)容的深度理解，進(jìn)而提高召回的精度和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實(shí)現(xiàn)基于綜合分析的召回模型，主要包括基于用戶興趣的召回模型和基于語(yǔ)義理解的召回模型，以及它們?cè)陔娚?、廣告營(yíng)銷和用戶增長(zhǎng)等數(shù)字化營(yíng)銷業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景和效果。 旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員了解人工智能大模型的潛力和價(jià)值，以及如何利用它們來(lái)優(yōu)化數(shù)字化營(yíng)銷業(yè)務(wù)的召回效果。