从AI大模型涉及的层面来看，主要可以分为应用层、模型层、框架层和芯片层等四个层次，而目前市面上大部分公司都还在模型层，深一点的涉及到框架层和芯片层的研究，前端应用目前业内还没有。作为业内首个公测的大模型应用产品，通义听悟的示范作用极为明显。
AI时代，中间一些繁琐步骤的确可以跳过，但是最核心、最关键的东西反而会凸显出来。「写代码更多是做任务分解，但任务分解这个事情到底要做到多细、做到什么程度，还是需要个人去思考的。」
从技术原理来看，掌纹识别的核心逻辑和人脸识别以及指纹识别一样，都是利用人体某方面的唯一性。人的面容无论看起来多么相似，但总会在结构上有细微差别。掌纹也是一样，人的掌纹是由万千纹线随机排列组合而成，这构成了掌纹的独特性与唯一性。
软件供应商也试图从企业对可安装的、有针对性的、个性化的大型语言模型日益增长的需求中获利。今年4月，Databricks发布了一个名为Dolly2.0的大型语言模型，将其标榜为第一个指定用于商业用途的开源、遵循指令的大型语言模型，声称其具有类似ChatGPT的功能，并且可以在企业内部运行。
近几个月来对监管制度不断的解释，为AI开发商和采用AI的企业构建了一个合规雷区。由于开发AI竞赛并不会很快放缓，因此对明确而一致的监管指导的需求从未像现在这样迫切。然而需要记住的是，AI技术以及它做出决定的方式是无法解释的。这就是在制定法规时，科技和AI专家的正确结合是如此重要的原因。
边缘，是相对云产生的概念。云计算是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心或服务器处理，任何需要访问该信息的请求都必须先通过云端。而边缘计算是一种将云服务从网络核心推向网络边缘的模式，它非常适合被应用于物联网领域，通过具有边缘计算能力的物联网提供设备管理控制等服务，解决物联网通信“最后一公里”的问题。
