检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:梁鸿宇(整理)
机构地区:[1]不详
出 处:《中国储运》2024年第7期30-30,共1页China Storage & Transport
摘 要:目前,大模型的发展与迭代已步入“深水区”——据统计,截至2023年11月底,仅国内便已经有200多个大模型推出,深入场景、靠用户驱动的行业大模型会在2024年迎来爆发式增长。如何将大模型融入千行百业,将会是下一阶段的发展重点。作为一种新型的“基础设施”,大模型的纵深化、场景化发展趋势将越发显著:不同领域、不同的业务场景会带来多样化的需求和挑战。因此,在大模型实现商业化落地的过程中,垂类大模型凭借其针对性、个性化的优势,能够通过自动化、智能化帮助客户重塑流转运营环节,从而真正实现降本增效。
关 键 词:物流供应链 纵深化 专家观点 基础设施 用户驱动 场景化 降本增效 业务场景
分 类 号:F259.2[经济管理—国民经济] F274[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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