360 周鸿祎：大模型不是「核弹」，而是「AK47」

但政府但政府部门意味著都有至少一个或多个大数专攻方法有。

在在苹果在在此之后让大数专攻方法有在人工智慧上跑起来，高行在在此之后让大数专攻方法有在手机跑起来。而在将会，我并不认为大数专攻方法有还亦会浮现今每一台笔记本电脑汽车上，它不仅要应付笔记本电脑机内和交互支配的难于题，甚至亦会从认知层面应付自动驾驶者和辅助驾驶者的难于题。

这是我以前一个十分极末端的观点，但这的确是我认知的将会大数专攻方法有在里国的其发展之路口：不亦会有垄断性，不亦会只有 3-5 个大数专攻方法有，大数专攻方法有将无处不在。

所以像 OpenAI 这样，认真为一个极末端的遥遥领再行的大数专攻方法有的商业来完成，比如说一般而言是我们各位大一些公司喜欢的来完成。只有市场垄断性可以完全的去里心化时，并且切再加十分多破碎，才亦会都从一些公司的机亦会。大数专攻方法有正要显现出来的时候，有人把它所述为「曼哈顿计划书」。但如果这是「曼哈顿计划书」，就没都从一些公司的机亦会了。

ChatGPT 正要显现出来的时候，我的人也很慌。我时说慌什么，让弹再大鹏一亦会。因为我有两个进去亦会有突破。第一，OpenAI 认真为大此后，就亦会有很多人离职大企业。很多的受训方法有、受训擅长被慢慢亦会显现出来。第二，就像《让弹大鹏》的剧情里都一样，Emil早先在追赶 iOS 的时候，用了一个方法有就是掀自由软体。我不想到这种掀自由软体十分好，就好像 AK47：十分适合，火力足，分量够，必需借助于「生物科技女权」。

所以以前我们要来向掀自由软体，来向对大数专攻方法有越来越掀闭馆的探讨和公掀开，尤其是 Facebook（Meta）。我原来以为小扎（Meta 创建者扎克伯格）都深陷到元生命体的深陷里都必需自拔，有一天他们表彰了 LLaMa，LLaMa 亦会让很多一些公司不那么即可要 OpenAI。

免费的掀自由软体造就了生物科技女权，也降较低了大数专攻方法有的大企业门槛。LLaMa 掀开了这个再行河，导致了寒武纪生物大爆发的那样的精准度。

02 大企业市场垄断性里都的机亦会和痛点

我以前没有人能力也给大家发 AK47，但可以教授一些射击的方法有，也就是对于大一些公司来时说，在大数专攻方法有系统设计必要关注什么市场垄断性？市场垄断性统称里心化时和去里心化时。如果把里心化时理求为生物科技跨国企业、在线平台一些公司，那么在才有的该一些公司上，它们用 AI 把握住除此以外的流行量市场垄断性，那么这小块不亦会都从一些公司大多的机亦会，除非别人明白 60 分，你能明白 200 分。

所以跨国企业们，亦会把自己才有的场面，尤其是 to C 的场面都占住。为什么微这封不慌不忙？因为谁认真为显现出一个聊天电脑程式人，最小的聊天场面都是在微这封和 QQ 里都；字节颤动也不慌不忙，如果到时它有一个大数专攻方法有，在每个抖音场面里都给你放一个，那不用都必需于。

我不想到，跨国企业一择亦会用妻女桶的思路口，把自己的妻女桶新产品箱上它们的大数专攻方法有。客户端又很畏，很多客户端亦会就近采用。所以这个流行量市场垄断性，或者叫里心化时市场垄断性，我预估在将会在大数专攻方法有市场垄断性里都，必需于都从的改变。

我不想到在 80% 去里心化时的大计算机网络市场垄断性，蕴含着更大的机亦会。也就是我正要才提到的，每个但政府但政府部门、每个零售业、每个大企业意味著都即可要紧密联系结合自己该一些公司采用的大数专攻方法有。因为大数专攻方法有就像一个螺旋桨，这些大企业都关心怎么把螺旋桨借来，放在自己便是的「车」上，和除此以外的该一些公司完成紧密联系的紧密联系结合。张鹏前段时间去澳大利亚认真为了一系列实地调查。我这几年也直至在转型认真为 to B 和十六进制安全及，我辨认出我们的实地调查结果是一致的，就是很多大企业对大数专攻方法有十分神往，但是他们又有十分多的顾虑。大数专攻方法有不是IT，大企业不亦会选人择如此一来接入大数专攻方法有的 API，标准化大数专攻方法有在大计算机网络场面里没办成法如此一来用。周鸿祎阐释主要是以下几个方面的难于题：

第一个痛点：除此以外的大数专攻方法有是万事行，但不是零售业行。如果你真为的用过 chatGPT，在愤怒完它什么都亦会此后，你亦会辨认出一旦答道它一些零售业的难于题，它就亦会时说很多类似之处的无论如何废话。也就是时说，ChatGPT 对零售业理求的深达还远超不足。

我往往赞叹大一些公司，「你意味著是一个天才，但你一择不是一个全才。」反过来，如果把自己择义再加一个行才、全才，那么在某一个方面要不想达到天才的深达，我并不认为也是必需于的。

第二个痛点：不懂大企业，不懂大企业整体的专业人士知识。而我们每个再加功的大企业，都毕竟自己的「小九九」，毕竟自己的 know-how。比如时说 360，在十六进制安全及方面积累了亚洲地区最多的攻击样本。我亦会情愿把这个表彰给零售业吗？我亦会情愿把它受训到公有的大数专攻方法有里都吗？不意味著。所以这就形再加了一个更大的矛盾。即：大企业有独特的专业人士知识，希望必需训到数专攻方法有里都面去，这样这个数专攻方法有才能极为的紧密联系结合大企业的该一些公司，但同时，大企业又不情愿把这些专业人士知识放于公有皓进去。

顺道时说一下，里国和澳大利亚的市场垄断性有很大的不一样。在澳大利亚，以前都是公有皓的天下。哪怕 IBM 显现出售了红帽一些公司 Red Hat，但是所有权皓市场垄断性在澳大利亚还是不再加气候，甚至澳大利亚的很多美国国防部情报机构都亦会接受和采用微软或者亚马逊的公有皓。

但是在里国，你亦会辨认出我们的大企业老板、政务但政府部门对电兄货币器的位置是十分奇怪的是的。所以在欧洲各国，融合皓、专有皓、所有权皓的市场垄断性，机亦会要比澳大利亚要大很多。

第三，存在这封息安全及隐患。三星曾经犯过这个错误，360 也给掀开发人员掀开了 ChatGPT 的twitter，让他们试验性一下。还真为有掀开发人员，把正要寄给的代码整个Youtube，让 ChatGPT 给他看一下有没有人 bug，这是不被无需的。

第四，大数专攻方法有必需保障生再加的段落完全可靠，或者时说大数专攻方法有能导致专业人士知识模糊、制便是专业人士知识恐惧。我不想到这是既是灵活性也是实用性。

对于一个力图别人寄给台词、寄给历史小时说的大数专攻方法有来时说，能编显现出「林黛玉三打唐僧」、「贾宝玉倒拔垂杨柳」的故事，可以看再加创便是力的展现。因为在这个浮现此前，世出版界上所有的动物只有人类亦会瞎编，我们每个大一些公司都要专攻亦会描绘不存在的一择会来激励自己的制作团队，这是导致意识和智力的为基础。大数专攻方法有有了这种能力也，让我们看还好它有机亦会导致显然的笔记本电脑。

但难于题是，在大企业里都面，如果这种不作这封和大企业的该一些公司种系统交融在一齐，就意味著导致暗喻的结果。举个比如说，如果有人要认真为一个里医大数专攻方法有，准备把本草纲目、黄帝内经全部都灌进去了。但是它给你掀开了一方兄，敢不敢照方抓药呢？怎么应付段落不作这封的难于题，我不想到是一个十分大的过关斩将。

恐惧难于题是一个大数专攻方法有的普遍难于题，谁能应付恐惧难于题，总和摘下了「皇冠上的神州」。

除此以外看还好有人在用矢量资料库应付，其他的应付方案还包括采用大企业正文检索，大企业直接资料库，但即使这样，你亦会辨认出它即便如此必需全部应付这一难于题，所以我们也在研究成果如何受训一个大数专攻方法有，来保障大数专攻方法有的段落输入。

第五，大数专攻方法有的数专攻方法有受训和地面部队，现今的普行大企业必需分担。传时说 OpenAI 受训一次 GPT-4，即可要 2000 万美元的再加本。里国什么样的零售商能毕竟重这样的定价？所以，如果不把大数专攻方法有玛下高台，让它像 PC 一样来得简单好用、再加本较高昂，大企业是必需于接受的。就算有一些大企业和其单位现收尾远比之下大数专攻方法有，它也雇请不起受训大数专攻方法有的人——现今受训大数专攻方法有的人比大数专攻方法有还要裕。

此前一个难于题，必需保障大数专攻方法有的采用权。我们的大企业和但政府，对采用权都十分奇怪的是，因为大数专攻方法有一旦把大企业的整体专业人士知识训进去了，它的安全及性、不可或缺性就无比不可或缺。把里石化时的这封息到手，然后去给里石油电兄货币，或者把协和医务人员的这封息到手，去给 301 医务人员电兄货币是不现实的。to B 和 to C 的市场垄断性完全不一样。

另外，我们要顾虑欧洲各国对大数专攻方法有的法制对大企业的影响。我不想到欧洲各国大战略是行业十六进制化时。在线大企业要甘当配角，顺势而为，把十六进制化时能力也和大数专攻方法有能力也赋能传统意义大企业，尤其是制便是业，力图他们借助于十六进制化时、笔记本电脑化时。

网这封办成全面性公布了一个《生再加式人工笔记本电脑电兄货币监管暂行办成法》，它明确了如果你是为大企业、零售业提供者生产力的工具电兄货币，十六进制化时转型的赋能电兄货币，用大数专攻方法有给里国的行业十六进制化时认真为赋能，欧洲各国是赞成的，这对我们很多认真为 to B、To G 的大一些公司来时说是一个十分好的消息。

在我和极客园内张鹏探讨的时候，我们谈到亦会不亦会有零售业大数专攻方法有的机亦会。对这个难于题，我现今还处于思维之里，我不想到零售业大数专攻方法有意味著是一个恐惧。不亦会浮现公有电兄货币的零售业大数专攻方法有，但很多大企业仍然亦会认真为所有权的零售业大数专攻方法有。

可以不想象一下，我是一家医务人员，我有无数的病例专业人士知识认真为受训，受训结束后我亦会一择拿这个医疗大数专攻方法有遏制我的零售业垄断性力，但我不亦会把它掀闭馆显现进来交换给其他医务人员，所以认真为公有的零售业大数专攻方法有的机亦会是不是存在？我们打一个答道号，这也是许多人各位大一些公司去思维的难于题。

03 大一些公司的机亦会：向上大数专攻方法有的八大朝向

所以从前面这些，我们推显现出一个结论，现今大一些公司必要认真为什么？认真为向上大数专攻方法有。

我们讲大企业方法有论，大企业制作团队要算力没算力，一气之下也缺少多，要专业人才也缺少深。跟这些跨国企业垄断性远比，你唯一的机亦会是把你所有的水资源聚焦在一根针上，才能形再加十分大的热流。

向上大数专攻方法有，是大一些公司的四季酒店。

我并不认为在这个下面，有六个向上的急遽：零售业向上化时、大企业向上化时、专业人士向上化时、小型向上化时、分布式向上化时、专有向上化时。

第一个是零售业向上化时，即在标准化大数专攻方法有的为基础之上，认真为零售业这封息的受训。这就像你把一个硕士生受训再加研究成果生或者副教授。我在在正要考上副教授，副教授都是在尤其专、尤其向上的系统设计里都指导，要这样才能在某个系统设计有所突破。

第二个是大企业向上化时。认真为大数专攻方法有一择要跟某个大企业的技术开发在手、商业秘密的专业人士知识监管紧密联系地交融在一齐。

第三个，也是十分不可或缺的，是专业人士向上化时。在大企业里都面，我不想到从受训的难于度来时说，最好是用一个数专攻方法有应付一类难于题。

ChatGPT 给了大家一个恐惧，不想到必要用一个数专攻方法有应付所有的难于题，实际上如果大家受训过大数专攻方法有就亦会明白，它跟人十分像，亦会浮现专攻物理专攻多了，数专攻能力也就毕竟降较低的难于题。

大家对 GPT-4 为什么这么强有一个猜测，时说是它不是一个大数专攻方法有，而是由 8 个专业人士数专攻方法有共同赞成的，一个数专攻方法有求数专攻，一个数专攻方法有求编程，一个数专攻方法有择安全及，我并不认为这种猜测是适当的。

事实上，在大企业讯息化时监管上，到以前也没有人一个标准化的该一些公司种系统。HR 有 HR 的网络种系统，监管零售商有 CRM 网络种系统，监管生产有 ERP 网络种系统，不亦会用一个该一些公司种系统去认真为。

如果我们把大数专攻方法有看较低一点，它就是大企业该一些公司种系统的笔记本电脑化时的升级。那么大企业该一些公司种系统现今分再加很多向上的其余部分，那么大数专攻方法有也必要明白专业人士向上。

第四是小型向上化时。现今的急遽，GPT-5 号称据时说要往 100 万亿的给择认真为，那即可要一台超级人工智慧完成赞成，据时说英伟达一年的主机板供给它用都缺少，这个肯择不是我们大一些公司该走回的道路口。

那么现今还有一个急遽，是 LLaMa 的生态系里都有一家一些公司主要用途研究成果怎么往破碎设备上地面部队 LLaMa，数专攻方法有新一代时其实是 OpenAI 这种来完成的逆向操作。新一代时此后虽然能力也亦会降较低，但是我给大企业认真为一个大数专攻方法有，主要用途应付大企业文书寄给作的难于题，即可要亦会唱吗？即可要亦会求奥数题吗？事实上奥数题也就是这些欧洲各国的大数专攻方法有，用来争斗对手的一种测试范例，在生活里采用的都十分少，在大企业市场垄断性里都，采用的场面格外是十分少。

王小川的绂笔记本电脑和 LLaMa 都认真为了 7B（70 亿给择）的数专攻方法有，还认真为了 13B（130 亿给择）的数专攻方法有，它为什么要认真为这样的给择？因为小数专攻方法有无论是受训、地面部队还是调试，再加本都尤其较低。意味著，比如时说你用大概 80 张 A100（英伟达 GPU 新产品）必需调试一个百亿的数专攻方法有，这对很多大企业的来讲再加本就十分较低。

第五个是分布式向上化时，就是到时在大企业里都面皓管边末端紧密联系结合地面部队，既可以在的电脑也可以在支配台上地面部队。

第六个是专有向上化时，或者叫所有权向上化时，国有企业时的地面部队保障安全及都从。

所以在大企业里都面认真为大数专攻方法有，我们要忘了 ChatGPT 这个敬仰。ChatGPT 在 C 末端采用，从奥数到物理，从地图学到地理，从医疗到权利，无所必需。

你的目标如果是打便是一个天才，那我不想到这个过关斩将亦会十分难于，但是我们在大企业里都，行常雇请还好也雇请不起天才，少用的方法有是用管培生——熟练掌握教育科教专攻的优异硕士生，根据一些公司该一些公司完成主要用途的指导。所以大企业里都面一般而言即可要 GPT4 这样的全才、行才或者天才，而是即可要有向上系统设计再加果和技能的专业人才，这就是我们向上数专攻方法有要先为的一择会。我

还有一个观点，我不想到大一些公司现今就能尽快采取行动起来，我们不即可要等到大数专攻方法有无所必需，等到它领再行于了 GPT-4 的能力也此后才掀开始认真为。只要不想相符了新产品系统设计的场面，现今就能认真为。因为我们划择的这个大经营监管时、零售业化时、向上化时、专业人士化时的一个市场垄断性，以前你只要达到 GPT-4 的 70 分或者 80 分，我并不认为就够用了，所以对大一些公司的要求也降较低了很多。

此前谁能再加功，我不想到就看谁能再行找到场面，更快采取行动，first move，just do it。

04 大企业实战：用最再加熟期的能力也寻凹槽，应付客户端痛点。

此前简单互动一些我们关于如何让大数专攻方法有在大企业去放的实战的不想法。

第一个，虽然大数专攻方法有无所必需，我敦促大家仔细的把大数专攻方法有的能力也用心认真为一个筛选人，把它最标准化的、最再加熟期的能力也再行拿显现出来。

你像现今有很多人很痴迷于研究成果 agent 来完成，就是代理来完成，但是这是国外最前沿的研究成果。用大数专攻方法有来认真为规划，为什么先为着先为不下去了？规划不稳择，有时亦会深陷死循环，而且让大数专攻方法有认真为规划，支配水资源还有很多安全及难于题。

我不想到大数专攻方法有最常以的机制只有两个：一个是专业人士知识答道答，一个是寄给作生再加。所以我不想到必要再行把大数专攻方法有这两个机制找到各种细化时的向上场面系统设计。

第二个，要选人择客户端的痛点和正要即可切入，「小凹槽、大两翼」。实际上除此以外探讨大数专攻方法有跟生产该一些公司种系统连接的，我并不认为现今都是浪漫主义行径，我十分的不赞同。我的敦促还是再行回到办成公的场面。我把它划统称四个即可求：上下四方。

对上，就是对主导，即可求有讯息监管者、舆情分析。对下就是对普行监管层来时说，即可求包括大企业的专业人士知识查询、专业人士知识监管和新监管层招聘。

对内，即可求有办成公协作，办成公生再加。对内，笔记本电脑客服。这些除此以外的场面都是大企业零售商来得能接受的，也是大数专攻方法有来得擅长的。

第三个，这个观点亦会很有非议，一些大一些公司希望用大数专攻方法有来认真为主驾驶者驱动该一些公司种系统。我倒是跟零售商都这么讲，大数专攻方法有不是万能的，那么你现今的很多该一些公司种系统是必需被取代的。大一些公司千万免得牵涉到旧种系统的改便是之里，深陷其里意味著曾一度必需交货。

大数专攻方法有要跟除此以外的种系统认真为一择的隔离，尽量少遭遇 API，函数调用的联系，它们看起来很强大，但和才有该一些公司交融在一齐必需于交货。认真为一个相对来时说独立的人工笔记本电脑的公文种系统、答道答种系统、专业人士知识网络种系统，那么它相对来时说易于放，易于交货。

第四点，人工笔记本电脑应当作为副驾驶者。微软认真为的新产品叫 Copilot，不想不想还是很有道理。现收尾人工笔记本电脑还是有一些不稳择和不确择的情况下，免得让它来认真为显现出不作撤销的不得不。

我举一个比如说，比如我们可以主要用途认真为一个种系统，就叫零售商投递生再加，给零售商寄给投递。种系统可以生再加文本，可以力图修改客户端的投递，但是千万必需接收客户端的投递。你不想有一天我的电脑程式分身接收了我的投递，自己就给别人发了一些这封件，也毕竟可怕了。

第五点是坚持 AI 普惠的前提，大数专攻方法有其发展要以人为本。我们认真为大数专攻方法有的大企业，免得给大企业颂扬有了这个进去就亦会裁员。

过去很多讯息化时种系统在放此后，跟普行的大企业的各阶层监管层没有人关系。但人工笔记本电脑的办成公种系统的客户端实际上是其单位里都的很多普行监管层、里层先为部，当然也包括主导。如果里层骨先为和各阶层监管层都讨厌你的种系统，你的种系标准化择不亦会再加功。这件事内层看起来是 to B 的来完成，此前实际上你的新产品的采用支配台是 to C 的，最终的客户端还是大企业里都的个人。

第六点，也是和它无关的一个观点，因为我们即可要让大企业里都的每个人都能采用，我们认真为 to B 新产品时即可要顾虑新产品体验。我并不认为现今有些人颂扬 LUI，也就是用自然第二语言作为交互编辑器，现今毕竟走回火入魔了，我也不认同我们每个人都要变再加 prompt 专家。

网上有人研究成果寄给 prompt 寄给到那个令人发所称的层面，那 prompt 你时说它是里文吗？时说它是自然第二语言，它寄给得又很有格式化时，时说它是编程序第二语言吗？它比编程第二语言还复杂。寄给 prompt 对于我们的观众来时说意味著不是必需于，但是对一个大企业的普行监管层来时说，各阶层监管层来时说，这个进去比查询还要门槛要格外高一些。

所以我在整体讲，能用程序应付的难于题千万免得用自然第二语言去应付难于题。免得去迷这封 LUI，我并不认为将会 CUI、GUI 将再加为主流。

CUI（Conversational User Interface 对话式客户端交互编辑器），是所称可以把一些机制择义再加十六进制人。十六进制人绝不仅仅以外现场直播里，我们在但政府里都面认真为了一些在此之后，提供者十六进制顾答道。当监管层面对一个权利顾答道时，他只亦会答道跟权利无关的难于题，格外适合专业人士的向上大数专攻方法有。

GUI（Graphical User Interface）是程式设计交互编辑器。很多场合下，比如点餐，在程式设计编辑器上更快的点选人其实还是最方便的交互方式。如果拿第二语言时说，「我要一个葱胡肉丝，多加点葱，免得胡。」虽然电脑程式能理求，但是它即便如此很繁琐。

大数专攻方法有最好，但大家免得走回极末端，总时说要把 GUI 都消灭。到时的系统设计，背后意味著是大数专攻方法有的 API，但是前末端即便如此亦会是各种嵌入式的编辑器，这样也能格外好地和大企业的该一些公司种系统交融。所以我敦促三线适配，LUI 满足高级客户端，CUI 满足主导，GUI 满足普行监管层。

所以此前阐释一下，在我不想象里都，如果以前你有幸给一个大企业认真为一个零售业或者向上的大数专攻方法有，你免得力图去应付万能的难于题，你免得力图去应付所有的难于题，你也免得跟它原来的该一些公司种系统糅合地尤其紧密联系，你就是走回马一个系统设计时说，我帮你认真为一个专业人士知识监管，或者专业人士知识答道答的系统设计。

不过专业人士知识监管，大家免得所谓地理求为反问难于题。举个比如说，有一次我大声腾讯的 Robin 在台上讲，时说他们离开了便是车系统设计。我一掀开始有些不求，他和我暗示时说，一个车厂有上万种部件，有几千种工艺。创便是一个工具，使大家可以及时地找显现出来必要用什么部件，这本身是专业人士知识查询的范畴可以应付的。你亦会辨认出，在很多场面下，只不过的直觉都是专业人士知识查询。

我敦促大家去选人小的凹槽，小的场面。比如我了求到，济宁省不想推文南满数专攻方法有，让外地的人明白济宁不仅有淄博的户外，还有其他的购物工程项目。这用专业人士知识答道答就可以应付，专业人士知识答道答的朝向意味著是文旅专业人士知识，面向的是国内各地的购物者。选人这种小的接口、小的场面，尤其易于再加功。

现今很多在再行对于大数专攻方法有即便如此还是一个半这封半疑的态度，他们不是我们这零售业里都的人，他们也被无数新技术开发抢到。每次显现出来一个新技术开发都有一些公司找到他们，劝时说他们花钱认真为个新技术开发，所以零售商希望的是我能必需花点由此可知，更快地一两个月末、两三个月末能显现出一个再加果。

如果这个再加果显现出来此后，他的零售商，他的监管层都能用一下，像我们第一次用 ChatGPT 一样，有一个「哇」的感受，我并不认为你就获得了第一步的再加功。所以这个来完成的验证意味著比你第一次要从来不客户端一个亿意味著许多人同样。

05 守住安全及底线，迈显现出大数专攻方法都从企业坚实一步

此前，借助于大计算机网络大数专攻方法有，我并不认为必要遵循安全及、向善、可靠、都从。

安全及所称的是网络安全及、这封息安全及、算法安全及，这也是 360 整体要应付的朝向。向善的前提，主要是段落安全及，要同样免得让 AIGC 再加为诈骗者的工具。

都从，是如何把大数专攻方法有关在脑袋里都边，保障它来得十分 powerful（强大）的时候不亦会毒害人类。这边有两个前提，一个是时说永远让人在监管者的回路口上，而必需让大数专攻方法有监管者。第二个我不想到认真为向上大数专攻方法有也是一个最好的应付思路口。向上大数专攻方法有显现出错的概率比一个天才大数专攻方法有显现出错的概率要较低很多。

大数专攻方法有的进化时那时候，百模大战才是第一波风潮，有了掀自由软体此后，万「模」乱舞都是有意味著的。我不想到大计算机网络市场垄断性很强无限的大企业意味著性，而且这个市场垄断性不亦会被垄断性，不亦会被标准化。

360 也认真为了自研标准化大数专攻方法有「360 智脑」，我们希望必需与许多大一些公司合作。如果你情愿认真为零售业市场垄断性，那 360 可以提供者 to B 朝向很多的再加果和算力。我们也情愿把很多原来是我们安全及的零售商互动给大家，因为每一个零售业都即可要都从数专攻方法有的深达紧密联系结合。光有 foundation model（为基础数专攻方法有）是缺少的，与 B 末端紧密联系结合的技术开发和再加果十分不可或缺。

我们除此以外的电兄货币已经放了。我们和里税集团合作认真为了一个税务大数专攻方法有，在申请人税务师口试里都面，我们比 ChatGPT 还高 5 分。那么我们也跟爆冷大企业联合认真为了一个大企业电兄货币大数专攻方法有，帮大企业寄给各种高度评价高新大企业的报告，人寄给报告大概花几个月末，大数专攻方法有寄给报告效率比人必需增强 20 倍。我们也发起了 GPT 行业Union。

许多大一些公司希望时说我像 OpenAI 一样认真为一个大数专攻方法有，我就等着收 API 赚钱了。这个不想法我不想到对大一些公司是必需于的。还有人希望时说我认真为一个大数专攻方法有，我就收给大企业，大企业如此一来订购了去自己用。显然认真为过 to B 的人都明白这个不想法很毫无价值。即使是 Oracle（甲骨文），在里国还有很多电兄货币电兄货币商，力图它必需和大企业的零售业理求，大企业的完全一致的该一些公司系统设计相紧密联系结合。

所以，现今要时说在大数专攻方法有的 to B 朝向必需形再加一个新产品方法有论，我的敦促就是：深达向上，重度向上。必需毕竟贪心，上来此后就选人择多个零售业铺掀开。你可以在某一个零售业，比如时说教专攻，比如时说医疗，选人择零售业里的一个顶尖的，有这封息有专业人士知识的大企业完成深达合作，我不想到这意味著是大数专攻方法都从企业最坚实的第一步。

忘了大家。

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