通用大模型往往存在业务理解不足、缺乏行业深度、无法私有部署、上下文长度限制、数据隐私、数据实时性、模型幻觉等问题，通过构建领域大模型，将更有助于支撑业务场景。
领域大模型已成为大模型必然的发展趋势，基于领域数据的标注和模型微调将成为企业的重中之重。目前公认的模式是由大公司提供基础大模型，细分领域的公司选择一个符合自己业务需求的基础大模型，在此基础上进行微调，精确解决领域任务。
企业构建领域大模型应采取怎样的思路？具体落地步骤有哪些？本文将为企业提供参考。
完整内容：领域大模型的构建思路与落地步骤
对于人工智能来说，数据、模型和算力是最关键的三个要素，对大模型来说同样如此。
当前中国企业在开发大模型时在数据、模型和算力方面均面临较大挑战。本文详细介绍了中国企业当前在构建大模型时面临的挑战及应对建议。
完整内容：企业开发大模型前需考虑的三大挑战
企业需要通过评估业务价值、需求紧迫程度、成本和风险等来识别和考虑大模型用例的优先级。本报告将大模型应用分为防御型用例、差异化用例和变革型用例，并分析每类用例的潜在收益、成本和风险，为企业评估大模型投资提供参考。
完整内容：如何确定大模型用例的业务价值、成本与风险
大模型正在颠覆对话式人工智能领域，几乎所有做大模型的机构或团队都会通过对话的方式来验证大模型的能力，这也使得市场的目光再次聚焦于对话式用户界面以及人机交互。
尽管企业对大模型充满期望，但由于当前大模型的应用存在高成本、高风险等问题，企业必须谨慎评是否要利用基于大模型的对话式AI应用。
企业需要了解大模型的出现将对对话式AI的发展产生哪些影响，以及企业应该做出怎样的决策，以确定最优的技术采纳方案。
完整内容：大模型将如何影响对话式AI应用？
对企业而言，大模型的建设路径有多种，企业需要了解每种大模型建设路径的技术差异以及优缺点，考虑所有关键因素，由此选择最合适企业的大模型建设路径。
本文对比了各种大模型建设路径的优劣势，并为企业提供了一种选择大模型建设路径的决策框架。
完整内容：企业如何选择大模型的建设路径？
生成式AI本身并不是一个市场，而是会以基建的方式逐渐渗透到整个技术栈以及各行各业。与生成式AI技术的交互方式正在改变企业用户以往的技术使用模式。
生成式AI对企业带来了创新的机会和自动化的潜力，提高了产品设计、广告创作和个性化服务的水平，使企业能够更高效地自动生成内容、提供个性化的客户体验。
本报告旨在帮助企业快速了解生成式AI的市场格局，制定更好的技术决策。
完整内容：生成式AI技术市场指南
很多企业（尤其是大型企业）会以自有数据训练企业自己的专属大模型，并针对特定用例进行优化。
微调是在预训练基础模型之上，将领域数据或企业知识喂给模型进行进一步训练，以适应任务的特定需求。通过微调，可以提高大模型的可操控性、输出格式的可靠性和语气的一致性。微调是企业建设大模型的重要路径，但是，企业需要视用例的情况考虑是否要使用微调，企业可以参考如下的决策思路：
完整内容：企业考虑是否微调大模型的决策框架
大模型由于其表现出的卓越能力，在人工智能领域引发广泛关注，但也引发了新的不确定性风险。企业应充分评估大模型的机会、收益和风险，挖掘大模型在业务价值方面的作用并最大程度地降低风险。
完整内容：2024中国大模型市场指南
生成式AI已经成为最具颠覆性的技术之一，将对各行各业产生深远影响，在营销领域同样如此。
• 生成式AI将如何影响未来的营销工作？
• 营销领域生成式AI有哪些应用场景？
• 企业营销相关负责人如何推动生成式AI在营销场景的应用？
完整内容：生成式AI如何提高营销生产力？
生成式AI领域正在快速发展，现有供应商加速推出产品，同时涌现出上百家初创企业。本报告展示了生成式AI技术全景地图，对关键技术领域进行定义和分析，并列举了典型供应商，帮助企业快速了解生成式AI技术的全貌。
完整内容：生成式AI技术全景地图