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OSCAR&超神经:可信开源人工智能大模型案例汇编(第一期)

随着开源技术占据各大新兴领域的技术路线,其不断丰富人工智能领域的应用场景。2023年,Meta 相继发布 Llama 和 Llama2,很快成为广受欢迎的开源大模型,也成为许多模型的基座模型。开源大模型可以促进技术的共享和交流,加速人工智能的发展,但也存在数据隐私安全风险、许可协议尚未形成共识、产业生态不健全、商业模式不清晰等问题。

  • 2024-01-31
  • 阅读287
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OSCHINA&gitee:2023中国开源开发者报告

AI 原生,目前还没有明确的定义,大致是说,不同于当前各种应用在原本的基础上增加 AI 能力,使其智能化,但它的智能只充当了“辅助”角色:在 AI 原生的语境下LLM 从一开始就是应用的中枢,应用本身的架构、功能交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最经典的“AI原生”应用。此概念目前还处在萌芽期,明确的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽换一种视角来看,这个概念的提出其实都没技术什么事有人称之为“造商业概念”,这里按下不表。

  • 2024-02-06
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Web 3.0之数字人营销白皮书

消费者核心关注数字人的外在特征及应用场景,其本质仍在探讨“虚拟与现实的边际;用户对于数字人的预期已然从硅基生物趋向“碳基”生物,数字人基于“人”的本质,将具备碳基生物的无限创造性及可塑性;以终为始,数字人营销价值覆盖营销全链路,将呈现一场完美的“业务闭环。

  • 2024-01-31
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What's Next 2024 TikTok 全球流行趋势报告

2023 年,TikTok 的社群坚定信心、破局现状,打造了焕然一新的内容创作和消费方式。他们突破了传统的信息屏障、降低了理解门槛,促使更多内容创作者参与其中,拓展更多贴合受众需求的内容,使创作率达到新高。 对于有些广告主来说,平台的成长为他们带来了砥砺前行的新驱动力。但有些广告主却在潮流的变迁下停滞不前。如果品牌不尝试逾越屏障,可能会望而却步,错失TikTok 营销的良机。

  • 2024-01-31
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WSGN:2025未来家生活白皮书

疫情期间,大量活动转入居家空间,而在我们迈向2025年时,新的挑战将推动这一局面持续下去。高昂的生活成本,衰退的经济市场,再加上全球变暖危机,这些挑战让我们对家居空间的期望更高,也敦促我们采取进一步行动。

  • 2024-01-31
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艾瑞咨询:2023年汽车行业网络营销监测报告

2023年,在宏观经济环境改善和疫情影响消退等因素共同作用下,国内汽车消费市场展现出强劲的增长势头。汽车行业作为消费“四大金刚”之一,确保其消费市场的平稳有序增长是提振国内整体消费并推动其持续回暖的重要一环。2023年1-10月,各级政府部门密集出台相关政策,从推动汽车后市场发展、鼓励限购地区增加购车指标、延长新能源汽车购置税减免期限、发放汽车消费补贴等多方面发力,这些有针对性的政策不仅引领了汽车消费市场的快速回暖,更为经济运行稳中向好注入了强劲动力。

  • 2024-01-31
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艾瑞咨询:2023年中国三维CAD国产化研究报告

三维CAD作为研发设计领域核心工具软件,广泛应用于机械、汽车、航空等各个行业。随着技术的发展与应用的深入,三维CAD逐步在产品设计和生产之间建立链接,朝着设计与生产的高效协同的方向演进。

  • 2024-01-31
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艾瑞咨询:2023年中国院外医药产业数字化转型研究报告

概念剖析:院外医药市场终端包括药店与基层医疗机构。整个市场更具广泛性与分散性,竞争更激烈,运作模式更加市场化。 价值探索:院外医药产业的数字化转型能够打破地域与时间疆界、无缝对接上下游,打通内外系统,提升企业运营效率,洞见市场商机,推进良性循环。

  • 2024-01-31
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低空基础设施发展研究报告(2025)

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

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2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

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