|
|
目前一些从业者透露金融科技公司愿意为大模型企业提供必要但不致命的应用场景。在这些场景中客户企业可以承受一定程度的容错也愿意投入时间和资源支持大模型的进一步发展。我们的主要客户来源于金融机构的创新部门因为他们支持一些通用智能的事情一位销售人员对数科星球（ID：digital-planet）这样说。 死马当活马医反正没办法解决长尾不如让大模型试试这是金融行业业内给出的真实看法。
甘愿冒风险试一试的场景有公文写作、情感理解等。 总结而言通用智能企业需 香港流动电话号码数据 要客单价高、数据训练场景丰富的派单需求但这个问题又与企业的现实考量和预算投入相互矛盾。 没得数据用来训练、没得大钱（投资除外）养活产品是摆在现实的两大难题。 三、国内AIGC的扩散难 元宇宙爆火燃遍各行各业。它能否成为助力通用型AIGC扩散的有力平台？ 这是一个有趣的想象。答案是可以但很难。
目前AIGC和元宇宙的发展虽然存在相关性不过就目前的情况来看二者还未完全合流处在你做你的、我做我的的阶段。 举例来说在一些社群中我们曾讨论App中嵌入AIGC功能使用户在提交绘画作品后自动生成AIGC图片。面对这个问题某些供应商对数科星球（ID：digital-planet）分享：实际上在第三方App中嵌入AIGC难度很大要有能力处理高并发要低延时从而不影响用户体验在他的想法中甲方的需求可以满足但如若在实时在线的基础上成本颇高。 退而求其次供应商给出了离线生成或自建图库的方式满足需求（自建图库是预先在系统保存大量已经生成的图片用户有需求时直接调用）。
|
|
發表於 2024-3-18 18:26:14