AI大模型日新日异，如何能正确理解新概念，科学面对新技术，避免困惑？
首先需要了解的是，AI大模型是人工智能的一种。
数字化是人工智能的前提和基础。
AI大模型日新日异，如何能正确理解新概念，科学面对新技术，避免困惑？
最近笔者持续听到一系列讲座， 谈GPT代表的AI大模型，有些遗憾的是大多数专家讲的，要么就是过于专业，不搞人工智能的根本听不明白；要么就是基本只讲"What"，不讲"Why"，听完还是会有些没有讲透的感觉。
在结合最近笔者跟众多政企客户，合作方交流培训的经验，试图尽量避免上述问题的努力之下，我们将在最近的访学和工作坊讲座课程里，加入大模型的内容，以及对商汤大模型体系的介绍，内容包括:
大模型是怎么来的？
为什么是 "大"模型？为什么不是"小"而"精"的模型？
为什么大模型先在自然语言处理领域有所突破？
大模型的根基: Transformer的基本原理
大模型主要类别和原理 大模型的应用潜力和局限 如何利用大模型:基本模式 Prompt engineering&
联机赋能&外接应用
Vector database向量数据库（大模型的长期记忆机制）
对开源模型精调和定制
商汤大模型体系及应用介绍
以上内容，针对的是非AI研发人员，受众群范围可从政企学研的管理层，到中学中职学生，会根据受众的行业，专业领域有所变化。期望目标，是不讲正确的废话，受众能听懂，理解大模型基本原理，消除基本的疑惑。如果有业界伙伴有兴趣，欢迎联系，欢迎来访。
AI大模型带来了通用人工智能的曙光，如何借助大模型打造自己企业的特有竞争优势？充分挖掘大模型在特定行业/领域的潜力？
哪些业务领域，业务场景适合结合大模型的能力？如何找到大模型的使用成本，企业私有数据隐私保护，和应用效益之间的平衡？有哪些模式？各自的优缺点是什么？
这些问题都可以通过前橙智库推出的“AI人工智能落地工作坊”，与行业/领域和AI技术专家、咨询专家一起，共同得到探讨和解答。
