在大模型时代，原本需要人类博士生耗费数月甚至数年的科学论文、同行评审报告，只需要一个“精心”打磨的 prompt，大语言模型（LLM）便可以在几分钟内“生成”有模有样的博士级作品。然而，（暂时）抛去生成结果的准确性不谈，我们不禁思考：大模型时代，人类自己撰写科研文章还有价值吗？由 LLM 生成的作品是否完全代表其背后人类的想法呢？
作为数据密集型行业，银行业具备应用大规模语言模型技术的天然优势。凭借其卓越的数据处理能力、模式识别效率以及智能决策支持，大规模语言模型已成为推动银行业务创新与发展的核心驱动力。
几个月前，当DeepSeek横空出世、席卷全球时，曾引发行业欢呼雀跃。但数月过去，“DeepSeek热潮已过”的声音在国内外蔓延。关注其近期表现，或许能让我们深入理解中国大语言模型（LLM）存在的机遇和挑战。
大模型攻入医疗临床一线，医生和AI“共诊”的时代已经到来。
字节搭建起来了的越来越明确的AI体系，豆包则在这个体系中扮演了承上启下的核心角色。
一周前，硅谷爆出消息：Meta以4年2亿美元的天价合约，从苹果挖走AI模型团队负责人庞若明，并组建超级智能实验室，誓要在AI竞赛中翻盘。然而，声势浩大的人才争夺战背后，却隐藏着一个残酷的现实——Meta，这家曾经的社交媒体霸主，在AI的路上，可以说节节落败。
