乡亲们心裏很感动，数室说实有什麼掏心窝的话都对他说。

自2017年以来，些专业人工智能多次被写入《政府工作报告》。比如，考研要给医疗机构做一个医药医疗大模型，考研必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。

而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，没用现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。打个比方，数室说实现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，些专业而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。

如何做出这个判断？周鸿祎：考研首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。你说小了，没用别人说你自大。

报告提出，数室说实深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

我觉得，些专业国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。能不能做这个大模型取决于两个因素：考研一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

据我了解，没用现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。二是看大模型的容错度，数室说实因为大模型最致命的就是幻觉，如果某个场景中不能承受幻觉风险，那这个场景就不能用到大模型里。

对于上述两个问题，些专业本文撷取了相关节目要点。我认为，考研大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。

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