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摘要

本次论坛围绕“新质生产力:AI Infra构筑企业新动能”主题,探讨了大模型在企业中的应用及其对数据处理流程的变革。论坛邀请了多位行业专家,分享了人工智能基础设施(AI Infra)的发展趋势、技术架构及其在企业智能化转型中的重要作用。通过大模型、多模态数据库、LLMops等技术的结合,企业能够构建知识库,提升数据智能化和安全性,推动生产力变革。

亮点

  • 🚀 大模型推动企业智能化转型:大模型将多模态、碎片化的数据编码为高维向量,实现统一处理,升级企业级数据库为知识库,提升数据智能化和安全性。
  • 🛠️ AI基础设施的升级:随着大模型的发展,企业基础设施需升级至AI Infra,涉及多模数据库、大模型、LLMops等,支持企业智能化转型。
  • 📊 算力与模型的协同发展:算力需求的增长与模型能力的提升相辅相成,单位算力成本的下降使得更大规模的模型成为可能,推动AI应用的普及。
  • 🔍 多模态模型的应用:多模态模型能够处理更多类型的任务,如语音、图像、文本等,拓宽了AI的应用场景,提升了终端智能的价值。
  • 🌐 AI在行业中的落地应用:通过AI基础设施的构建,企业能够在多个行业中实现智能化应用,如金融、法律、供应链管理等,提升效率并创造新的商业模式。

#AIInfra #大模型 #企业智能化 #多模态 #算力

思考

  1. 大模型在企业中的应用如何进一步提升数据处理的效率和安全性?
  2. AI基础设施的构建在不同行业中有哪些具体的落地场景和挑战?
  3. 如何通过多模态模型实现更广泛的应用场景,特别是在终端设备上的应用?