企業(yè)內部如何更好落地大模型？我們走訪了 10+ 先行者

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原標題：企業(yè)內部如何更好落地大模型？我們走訪了 10+ 先行者
關鍵字：模型,能力,數(shù)據(jù),成本,解讀
文章來源：Founder Park
內容字數(shù)：15164字

內容摘要：

在微軟推出 Copilot 后，工作場景中如何落地 LLM 很快成為業(yè)內關注的重點。釘釘、飛書等辦公軟件也快速在最新版本中集成 AI 功能。
對于軟件企業(yè)而言，在已有的軟件上增加 AI 功能，并帶來新產值，已經被 Notion、多鄰國等產品所驗證。除此之外，在企業(yè)生產場景中，集成 LLM 的能力，并為企業(yè)組織賦能，也成為人們關注 AI 落地的一個視角。
Founder Park 研究中心訪談了多位第一批嘗試用新技術在企業(yè)內部搭建應用的實踐者。我們觀察到，隨著大模型技術話題的廣泛破圈，相較于以往的技術升級，來自不同領域、行業(yè)的企業(yè)都更有意愿進行在內部生產環(huán)境中嘗試 LLM。
另一方面，應用落地的速度和質量，也與企業(yè)本身對技術的理解、技術實踐能力、落地方式選擇息息相關。這份總結性研究，希望為正在思考、探索 LLM 賦能生產的企業(yè)一份有價值的參考。
Founders Summary
在企業(yè)生產環(huán)境中，專家/崗位經驗的數(shù)字化、最佳實踐放大、初級員工快速賦能，是目前 LLM 能夠帶來價值的方式。
難以描述規(guī)則、或缺乏過程性數(shù)據(jù)的需求，目前不適合 LLM 應用解決。從有獨特數(shù)據(jù)積累、小切口功能入手

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文章來源：Founder Park
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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。