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比如，尾酒要给医疗机构做一个医药医疗大模型，尾酒必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。对于上述两个问题，失色本文撷取了相关节目要点。

如果GPT-4是100分的话，低度GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。Sora运用到的仍是已有的技术，逐渐只不过OpenAI把这些技术综合起来从工程上进行了优化，做到了之前的人没有做到的事情。自2017年以来，品瓜人工智能多次被写入《政府工作报告》。

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但如果把大模型越做越小，失色走垂直化、失色产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。

大模型与产业的结合：低度小切口，大纵深张志伟：周鸿祎先生说过，今年是大模型场景应用元年。今年就消停很多了，逐渐因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。

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但是在这个过程当中，尾酒技术需要发展，产业也需要落地。四位企业家——360集团创始人周鸿祎、失色国产大模型独角兽智谱AICEO（首席执行官）张鹏、失色人形机器人初创公司九光智能创始人徐志根、广药集团董事长李楚源，以及三位财经媒体代表——《华夏时报》执行总编辑张志伟、《中国企业家》杂志副总编辑何伊凡、《财经》杂志副主编朱弢，和中央电视台主持人靳强一道共同探讨人工智能的技术发展、商业化路径等话题。