在今天的课程中，吴明辉博士深入浅出地为我们阐述了AI大模型如何在职场中发挥作用，以及在实际应用中面临的挑战和解决方案。他以明略科技的案例为引，指出强大的模型结合准确的信息是解决工作场景问题的关键，而Agent和Copilot等工具则为企业提供了更多选择。 我将结合我所熟悉的有赞商家服务公司，来探讨目前该公司对人工智能，尤其是AI大模型的态度、所采取的动作、遇到的困难以及解决策略。 有赞对AI大模型的态度： 有赞作为一家领先的商家服务公司，对于新技术，尤其是人工智能技术保持着高度的敏感性和开放性。在AI大模型方面，有赞积极拥抱变革，认为这将是提升商家服务效率、优化用户体验的重要工具。 有赞的动作： 技术探索与合作：有赞已经与多家AI技术公司展开合作，探索如何将AI大模型应用到其业务场景中，如智能客服、个性化推荐等。 内部研发：有赞的研发团队也在积极研究AI大模型技术，试图将其与现有的产品和服务相结合，创造出更多创新的解决方案。 数据准备与整合：为了更好地支持AI大模型的应用，有赞正在对其庞大的数据进行清洗、整合和标注，以构建高质量的训练数据集。 遇到的困难： 技术门槛：AI大模型的技术复杂度高，需要专业的团队进行研发和维护。 数据安全与隐私：在应用AI大模型时，如何确保用户数据的安全和隐私是一大挑战。 业务融合：将AI大模型与现有业务有效融合，实现真正的商业价值，需要时间和持续的努力。 解决策略： 人才引进与培养：有赞正在积极引进和培养AI领域的专业人才，以提升其技术实力。 与第三方合作：通过与专业的AI技术公司合作，有赞能够快速获得先进的技术支持，降低研发风险。 持续优化与迭代：有赞明白AI大模型的应用是一个长期的过程，需要持续优化和迭代，才能逐渐发挥其最大价值。 启发： 通过吴明辉博士的课程和有赞的实践，我深刻认识到AI大模型在企业中的应用前景是广阔的，但同时也面临着诸多挑战。企业需要保持开放的心态，积极拥抱新技术，同时也要有长远的眼光和持续的投入，才能在这场技术变革中立于不败之地。 最后，请教吴老师几个问题：在实际应用中，如何确保AI大模型的准确性和稳定性？对于中小型企业来说，如何克服技术门槛，实现AI大模型的有效应用？在数据安全与隐私方面，有哪些最佳实践可以借鉴？ 如何评估AI大模型在企业中的实际价值和效益？
