2022年11月30日，ChatGPT正式发布，至今已经三周年。它创造了前所未有的辉煌，成为历史上增长最快的消费级产品之一，但客观来说，ChatGPT并未达到人们期望的高度。
这一战略不仅明确了阿里在人工智能时代的核心路径，也为公司中长期发展注入了新的动能与想象空间。
豆包的这张小小卡片，正试图将 AI 时代的「种草」与「拔草」真正扣成一个闭环。这不仅是为抖音电商和本地生活多开一个入口那么简单，背后是一个更宏大的命题：AI 是否将引发电商领域的下一次「范式转移」？
在大模型建设过程中，多源异构数据的统一接入与治理是一大难题，因为它不仅是技术接口问题，还涉及跨部门的数据标准协同。不同系统建设年代不同，厂商各异，数据权限归属也不清晰。本文结合车企真实案例，分享了该问题带来的三重挑战和治理策略，各行业均值得借鉴。
综合多位行业从业者的观点，目前比较成熟的变现模式包括API调用、会员订阅、给企业做定制化解决方案。但面对高昂的成本，“老三样”不足以支撑庞大的算力开销，大模型公司们不得不拼命寻找新的变现路径。眼下的带货，会是一个好选择吗？
随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而，在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着一系列网络难点，涉及网络选型，架构选择和存储规划等。
全球范围内，AI+汽车市场呈现出快速增长的态势，预计未来几年将持续扩大。阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行加入车企阵营，对于字节跳动而言，与奔驰合作，是将AI从虚拟世界传导至实体工业、从消费互联网向产业互联网渗透的重要一步。
无论任何先进模型，在面对超出其参数化知识封装范围的领域知识时，都会表现出幻觉。这一问题的根源并非算法的缺陷，而在于其知识架构的闭环缺陷。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）正是为弥合这一结构性裂隙而生。
大模型应用为企业带来很多新的可能性，但这些能力真正落到生产线，却面临不小的挑战。以汽车制造行业为例，现场对响应时效要求高，比如在总装线做装配错误预警，模型推理延迟必须控制在毫秒级。而大模型本身计算量大，直接部署在产线边缘不可行。
本指引主要为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照，将根据实践进展，结合人工智能大模型发展和应用的新形势、新要求，进行动态调整。
贯彻党中央、国务院决策部署，落实《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求，为安全稳妥有序推进政务领域人工智能大模型部署应用，中央网信办、国家发展改革委近日联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。
OpenAI的现状：一方面，它推动的GPT模型是这一代AI浪潮的奠基石，是被资本市场给予5000亿美元估值的“未来叙事”；另一方面，这家企业却保持着每年50亿美元以上的巨大亏损，其商业模型高度依赖单一产品，组织内部价值撕裂，治理结构模糊不清。这是一个极度失衡的状态。
