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在通用大模型快速发展的推动下，AI技术正以前所未有的速度渗透到各行各业中，带来了新质生产力的显著提升。然而，尽管大模型在推理、决策等方面展现出了强大的能力，企业在实际应用中仍然面临诸多挑战。这些挑战不仅包括大模型在特定场景下的能力边界问题，还涉及到如何有效地将其优势转化为实际的业务价值。

LLM以激发AGI的全新范式创造价值，有效的整合规模化、高质量的数据、模型的训练，遵循技术与市场的发展规律，有利于企业筛选与确定发展通用大模型与行业特定大模型的独特路径。

本次分享将重点探讨大模型在垂直行业中的应用策略，结合垂直领域的实践案例，深入分析在业务目标驱动下，聚焦大模型的优势边界，通过端到端的整体规划和组织流程优化，推动大模型在行业中的高效落地。此外，还将讨论模型矩阵的运用及分阶段敏捷推进的方法，以确保大模型的应用能够满足行业的安全合规要求，并实现持续创新。帮助企业在应对大模型应用挑战时，找到最适合自身发展的选型。

〇 分享收益〇

目标：

1、了解通用大模型在垂直行业中的实际应用现状与挑战。

2、掌握大模型在垂直行业中成功落地的关键方法论。

3、解析大模型在医疗、金融、政务等领域的实际应用场景和业务价值实现路径。

成功要点：

1、业务价值驱动： 在项目开始前明确业务目标，以确保大模型的应用能够切实解决企业的痛点，提升业务效能。

2、聚焦优势边界： 在应用大模型时，精准定位其优势领域，避免在大模型能力边界外尝试，减少失败风险。

3、端到端整体规划： 通过全面的端到端规划，确保从需求分析、模型设计到实施、优化的各个环节都能够有序推进。

4、组织流程优化： 大模型的成功落地依赖于智能化的组织流程升级，尤其是业务与科技部门的密切配合，以实现快速、高效的实施。

5、模型矩阵应用： 采用模型矩阵的混合应用策略，充分利用大模型和小模型的各自优势，通过场景组合取长补短，提升整体应用效果。

6、安全合规保障： 在大模型应用的整个生命周期中，始终保持对安全与合规的高度关注，确保符合行业和法律标准。

7、分阶段敏捷推进： 采用敏捷的方法论，以迭代方式逐步推进大模型的应用，降低项目风险，提升实施效率。

启示：

1、大模型的应用不仅仅是技术的探索，更是对行业生产力的深度变革，通过精确的业务目标导向和优势聚焦，能够有效推动垂直行业的创新发展。组织流程的智能化升级以及业务与科技部门的紧密协作，是大模型应用成功的关键之一。

2、在面对技术边界时，企业应当理性评估大模型的适用性，避免盲目扩展应用范围，以提高项目成功率。安全与合规是大模型应用的底线，任何成功的应用实践都离不开对这些方面的严格把控，确保技术进步不会带来潜在的风险。

3、混合应用模型矩阵，合理利用大模型与小模型的优势，可以更好地适应多变的应用场景，提升项目的成功率和业务价值。

〇 分享亮点〇

1、大模型的崛起与通用人工智能时代的到来： 探讨大模型技术的快速发展及其引领的通用人工智能时代，分析其对各行业带来的深远影响。

2、大模型应用建设中的问题与挑战： 讨论大模型在实际应用中面临的能力边界、技术挑战以及行业痛点，深入剖析其在落地过程中遇到的主要困难。

3、百川的大模型应用认知与思考： 结合多个垂直行业中应用大模型的实践经验，从业务价值导向到端到端的整体规划，解析实践中有效应对大模型的挑战。

4、百川大模型赋能千行百业： 解析大模型如何赋能行业创新，提升生产力。典型案例医疗、金融、政务等多行业应用。