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人工智能的大模型产品有哪些发展趋势？

人工智能

纵观人工智能的发展历史 ， 今年无疑是井喷与爆红的一年 。但若要追溯，其实早在数年前的算力革命时，人工智能在应用层面上就已经有了不小的突破 。GhatGPT更像是在舆论上将其引爆的导火索 ， 而不是引发革命的根源所在 。

人工智能的大模型产品有哪些发展趋势？

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目前，越来越多的大模型开发，已经成为企业或行业进军人工智能赛道的首要选择 。而目前的大模型产品，主要呈现出个性化与场景化的发展趋势 。
个性化：
以生成式人工智能为例 ， ChatGPT这类对话式的产品本身不存在记忆功能，也就是它不会记录你的询问历史、询问习惯等 。并且，你能够在使用时发现到较为明显的AI撰写痕迹，即一些公式化的对话模板，以及缺乏实际内容的辞藻堆砌 。
如何让人工智能变得更像人？个性化必定是一条重要的道路 。如果AI能够从询问历史以及浏览情况中进一步学习，便能够让答复的话语更加符合人们的预期，也就是更加的“人性化” 。
场景化：
在使用ChatGPT时你也许会有过这种感受，虽然看似对问题进行了回答 ， 但却对我们日常生活的帮助较小 。这时，OpenAI Plugin的出现 ， 则打破了这一尴尬的局面 。里面有诸多针对我们日常生活细节、以及工作的垂直领域模型，令AI的强大功能能够落到实处 。
二者之间的区别与B端和C端的产品区别有些类似 。一个是针对垂直细分领域，其思维方式会更加符合目标需求；一个是兼容性更强，能够尽可能地满足更多不同的需求 。毫无疑问，更加针对需求的场景化设计，无疑更容易得到市场的认可 。
总的来说，在经历了一轮爆发过后，人工智能逐渐走到发展的拐点 。如何让产品的研发更加符合市场的需求，也许是维持这波热度的关键所在 。

【人工智能的大模型产品有哪些发展趋势？】


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