技术局限尚需突破方能释放更大价值
·知识更新与自主学习能力。前大语言模型们然为件态数据驱动的学习范式。无法实现新知识的快速学习与遗代，尤其是涉及到时数数据与专有数拒的场景下存在障碍，OpenA正在遇过Plugins生态来交破这一局限
·垂直领域泛化能力。通用任案的卓能力已经显现。但是进入垂直细分领域与知识体醒下。大模型的性能与泛化能力仍然需要增强，行业大校型训练是当前战的破局之道之一
·长期己忆排力，目前正在遇过增大上下文容量、数E向量化。以及M agnt等多种方式探交破
巨大的模型训练与推理算力等成本拉低效益比
·训练与微成本。该训陈成本仅针对企业应用基础板里结合行业知识与据进行训练与酒的成本。并非基出大校型训练成本，与上述“垂直领域泛化能力”相时应，该成本仍然为行业知识壁垒显著的企业必须承担的成本。开源基础模型在一定程度上可以降任这一阶段的训练成本推理成本。大模型在参数体量巨大的情况下。仍然存在较离的推理成本。这方面可以遇过校型压与剪枝等技术的发展进一步降低
·模型作力与业务场景的话应成本。这部分成本虽然由于人机交互方式的变化显著降低，但是前期的然需要考成提示工程在精定场景的磨合成本
安全合规可信应用底线尚需刚性保障
模全与可控机性问题，这是人工智能苦后面的问题，大模型井不能幸免。包括模型败防、数据注入等问题；同时，模型能力来自于“画现”。需要进行模型想力，尤其是生成结果的可控制，方进入到生产环境
对齐问题。既包括人工智能与人类社会价值观保持一致。也包括与不同国家价值观。不同类型企业经营以及商业法则相匹配等，前者最为关键。这也是目前最为关注的A吓受控制的风险之一.目前在画过RLHF与RLAIF不同方式来实现隐私与数控安全问题，无论是大模型的训练推理。还是对话应用的过种中。都存在过多的隐私霉需与数据安全风险。这有赖于技校破和监管合规的进一建立制造行业足我国加快建设现代化产业体系的重要支撑，增强制造行业全价值锥条数智化能力，全面捉升智能制造整本水平与实力当务之急同时，制造行业在IT与数字化等基础设施建设方面，尤其足面临不同行业。不同类型与规模企业的能力不均衡，相应地，制造行业数智化升级也就面临更大挑战，需要政府、行业链主企业以及科技企业共同以生态搭建协同运营等方式，来加速推动制造行业数智化升级与AI应用落地
本文来自知之小站
PDF报告已分享至知识星球，微信扫码加入立享3万+精选资料，年更新1万+精选报告
（星球内含更多专属精选报告.其它事宜可联系zzxz_88@163.com）
