业务中台方案
这两天，chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜，这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型，真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来，重新学习一下，认真领会大规模预训练语言模型（Large Language Model）的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样，大家之前对 LLM 的感受依然是，预训练+finetune，处理下游任务，依然需要大量的标注数据和人工干预，怎么突然间，chatGPT 就智能到如此地步？ 接下来，我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。
83页PPT城市大脑建设方案
公安机关“智慧公安”综合应急指挥系统的含义公安机关“智慧公安”综合应急指挥系统是将公安局110/119/122三个报警台进行整合，充分利用现有通信及计算机网络技术，建成一个公安信息、控制、通信和指挥的综合智能管理辅助系统。
本研究报告聚焦数据要素价值化主题，阐述了数商作为产业形态的基本内涵和主要形态，分析总结了数商产业发展的总体态势，重点针对数商产业中数据基础设施建设、数据开发治理、数据应用、数据共享流通四大核心领域，探讨其发展现状、特征、问题和趋势，并对数商产业未来发展进行了初步展望。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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