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如果GPT-4是100分的话，下沉行理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。能不能做这个大模型取决于两个因素：市场司抓一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

打个比方，股份现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。自2017年以来，住窗人工智能多次被写入《政府工作报告》。这就对算力的要求就降到很低，口期扩张可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。

如果能取得成绩，农村我认为就已经是很大的进步了。我认为，金融机构大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。

按照刷榜的成绩，代销国内的模型早就超过了GPT-4了。

比如，抢占渠道要给医疗机构做一个医药医疗大模型，抢占渠道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。报告提出，下沉行理深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

问题随之而来，市场司抓作为人工智能发展的核心引擎，市场司抓国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？4月13日晚间，中央广播电视总台财经节目中心《对话》栏目播出了新一期节目《AI+未来大猜想》。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，股份现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。

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