大模型微调作为当前AI应用落地的热点，正推动AI技术在各行业的深度融合。然而，一个与微调相关的巨大风险逐渐浮出水面：大模型微调不当，不仅会影响目标功能，还可能引发模型在其他领域发生紊乱，输出异常甚至有害的结果，导致整个大模型的黑化。
想象一下，当你踏入玄关的瞬间，隐藏式环境传感器已自动调节空气指标，照明系统根据生物节律切换色温，甚至冰箱能通过视觉识别提醒食材保质期……在AI大模型的赋能下，智能家居正在从简单的自动化向真正的智能化转变。
最近，OpenAI、DeepSeek、谷歌、Anthropic都推出新模型，它们都宣称模型已经具备真正的推理能力，也就是人类解决问题时运用的思维方式，但问题在于：AI大模型所说的推理真的和人一样吗？
云平台通过强大的技术架构、丰富的应用场景、便捷的开发工具以及前瞻性的未来规划，极大地增强了生成式AI工具和模型的功能。云平台不仅为生成式AI提供了强大的计算和存储支持，还通过自动化和智能化工具降低了开发门槛，推动了生成式AI在多个领域的广泛应用。
当下，众多产业正在与人工智能产生"化学反应"，这种由技术创新引发的链式反应，正在三百六十度解构既有行业秩序，催生出"生产力跃迁2.0"时代的全新商业生态。从医疗健康、金融服务、交通运输三个行业观察，探求DeepSeek到底给这些行业带来了什么？
这场由DeepSeek引发的变革仍未见平息，大模型竞争进入“后暴力计算时代”，效率的重要性跃然纸上，而AI权力也面临重构，OpenAI“一家独大”的局面正不断受到冲击。
