有一个变化是大家会更早预定船票，叙利我们去年7月份开售就已经收到很多订单，目前已经一票难求。

所以，亚哈我们要找到一个底盘，把发动机装上，再给它装上外壳、座椅，最后交付一辆车，企业才能用。这就对算力的要求就降到很低，马省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。

所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，武装完毕而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。能不能做这个大模型取决于两个因素：清除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。对于上述两个问题，军方进展本文撷取了相关节目要点。

关于大模型如何与产业相结合，重要你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。叙利责任编辑：孟俊莲主编：张志伟。

我们有这么多的工业门类，亚哈国家这么重视制造业的数字化转型，亚哈如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。

马省能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。但如果把大模型越做越小，武装完毕走垂直化、武装完毕产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。

清除能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。如果能取得成绩，军方进展我认为就已经是很大的进步了。

但真正用一用，重要我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。能不能做这个大模型取决于两个因素：叙利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。