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[百姓話題]昆山?jīng)]必要一定去蹭AI的熱度,發(fā)揮好自己的作用就好 [復制鏈接]

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離線kevinzu
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樓主  發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
昆山的位置是真的好,他需要的是更好扮演自己的角色:
1. 強化自身在制造業(yè)的優(yōu)勢。
2. 基于自身的優(yōu)勢,努力讓自己扮演更重要的角色:
     雖然制造環(huán)節(jié)被大家認為是比較“低端”的環(huán)節(jié),但是制造環(huán)節(jié)往往具有更大的體量,一端連接研發(fā)和設計,另一端連接客戶和市場。不要讓自己只是被動“接單”的工廠,它應當主動去挖掘產(chǎn)品的需求,主動驅(qū)動研發(fā)和設計端,努力縮短制造環(huán)節(jié)的鏈條,通過信息減少倉儲、資產(chǎn)投入等風險因素。
    讓自己成為整個產(chǎn)業(yè)鏈條的驅(qū)動因素。
3. 主動去擴展區(qū)域和行業(yè)的業(yè)務,不僅僅局限于上海蘇州,長三角,甚至放眼全球。不僅僅局限于現(xiàn)有業(yè)務,在增加極少投入的情況下,擴展同類業(yè)務。
4. 努力發(fā)展智能制造所必須依賴的信息化環(huán)節(jié),努力培養(yǎng)出立足本土,面向全行業(yè),全球的智能制造信息類企業(yè)和生產(chǎn)工具企業(yè)。布局制造領域的高端、核心競爭力環(huán)節(jié)。
5. 淘汰落后產(chǎn)能和高污染、高風險行業(yè)。那些落后產(chǎn)能,高污染行業(yè)越早淘汰越好,不要心疼一時的數(shù)據(jù)。
6. 繼續(xù)強化政府的服務意識,對標杭州。不要過度迷戀所謂專家院士。充分激活創(chuàng)業(yè)熱情,做好服務。重點發(fā)展第四條所述方向,圍繞自身特色。同時吸引相關行業(yè)成熟公司布局昆山,營造人才聚集效應。

昆山不需要去蹭發(fā)展熱度,昆山需要的是把自己擅長的做得更好,需要的是布局行業(yè)的未來,提高自身競爭力,做好前瞻性布局,更好扮演自己的角色。
[ 此帖被kevinzu在2025-02-16 16:19重新編輯 ]
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離線秦漢唐
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沙發(fā)  發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
強化既有優(yōu)勢和蹭熱度不矛盾的,該蹭還是要蹭的
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kevinzu 昆幣 +1 恭喜發(fā)財 02-16
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離線kk1123
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還是要有點長遠眼光  大家不都覺得ds很贊嗎 看看它怎么說
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kevinzu 昆幣 +1 蛇年大吉 02-16
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離線kevinzu
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地板  發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
回 kk1123 的帖子
kk1123:還是要有點長遠眼光  大家不都覺得ds很贊嗎 看看它怎么說
[圖片] (2025-02-16 17:49)

立足優(yōu)勢,擁抱AI,制造結合AI,打造未來智造。
而不是純粹去發(fā)展大語言模型之類。
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帥哥離線mygod
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4樓 發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
以后干活的全部是機器人,
然后人類就滅亡了



[ 此帖被mygod在2025-02-16 18:50重新編輯 ]
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離線kevinzu
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5樓 發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
回 mygod 的帖子
mygod:以后干活的全部是機器人,
然后人類就滅亡了
....... (2025-02-16 18:43)

不排除這種可能,人類開啟了潘多拉的盒子。
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離線kk1123
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6樓 發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
ai是有很多方向的 即使是大模型也分通用和垂直 通用大模型到達agi還有至少幾年的路要走  有機會參與為啥不參與
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kevinzu 昆幣 +1 - 02-16
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離線kevinzu
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7樓 發(fā)表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
kk1123:
ai是有很多方向的 即使是大模型也分通用和垂直 通用大模型到達agi還有至少幾年的路要走  有機會參與為啥不參與


目前,許多垂直領域的大模型在特定任務中表現(xiàn)卓越,它們通過領域數(shù)據(jù)的深度優(yōu)化和任務針對性設計,顯著超越了通用大模型的表現(xiàn)。以下是一些代表性領域及其對應的優(yōu)秀垂直大模型







[ 此帖被kevinzu在2025-02-16 21:25重新編輯 ]
樓中樓
  • 2025-02-16 21:26 kevinzu: 1. 醫(yī)療與生物醫(yī)學 Med-PaLM 2(Google Health) 專攻醫(yī)療問答,支持多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析(如影像、電子病歷),在USMLE(美國醫(yī)師執(zhí)照考試)問題上的準確率超過90%,接近專家水平。 應用場景:輔助診斷、醫(yī)學文獻解析、患者咨詢。 AlphaFold 3(DeepMind) 蛋白質(zhì)結構預測的標桿,可預測蛋白質(zhì)、核酸、小分子配體的3D結構,準確率接近實驗水平。 應用場景:藥物研發(fā)、疾病機制研究。 BioBERT 基于BERT的生物醫(yī)學文本預訓練模型,在命名實體識別(如基因、疾病
  • 2025-02-16 21:27 kevinzu: 2. 金融與法律 BloombergGPT(彭博社) 針對金融文本(財報、新聞、市場數(shù)據(jù))訓練,擅長金融實體識別、情感分析、風險評估。 應用場景:投資決策支持、自動化報告生成。 FinBERT 金融領域微調(diào)的BERT模型,在股票市場情緒分析和金融新聞分類中準確率顯著高于通用模型。 LEXION(法律合同分析) 專注于法律合同審查,可自動提取條款、識別風險點,減少人工審核時間90%以上。
  • 2025-02-16 21:27 kevinzu: 3. 代碼與軟件工程 Codex(OpenAI) GitHub代碼訓練的模型,驅(qū)動GitHub Copilot,支持30+編程語言的代碼補全與生成。 短板:對復雜業(yè)務邏輯的理解仍需人工干預。 AlphaCode 2(DeepMind) 在編程競賽中排名前15%,能生成符合復雜算法要求的代碼,適用于競賽級問題求解。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 4. 多模態(tài)與創(chuàng)意生成 DALL·E 3(OpenAI) 文生圖領域的頂尖模型,支持高分辨率圖像生成與細節(jié)控制,理解復雜提示詞的能力顯著提升。 Stable Diffusion 3(Stability AI) 開源文生圖模型,支持圖像編輯、超分辨率重建,被廣泛用于藝術創(chuàng)作和設計。 Jukebox(OpenAI) 生成音樂和歌詞,可模仿特定藝術家風格,但版權問題限制實際應用。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 5. 工業(yè)與科學計算 FourCastNet(NVIDIA) 全球天氣預報模型,預測速度比傳統(tǒng)數(shù)值方法快1000倍,精度接近ECMWF(歐洲氣象中心)。 IBM RXN for Chemistry 預測化學反應路徑和合成路線,已被制藥公司用于加速藥物研發(fā)。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 6. 教育 Khanmigo(可汗學院) 結合課程內(nèi)容的個性化教學助手,提供數(shù)學、編程等學科的互動輔導,支持蘇格拉底式提問引導。 MathBERT 數(shù)學問題求解與公式理解,擅長將自然語言問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學表達式。
  • 2025-02-16 21:29 kevinzu: 7. 其他垂直領域 農(nóng)業(yè):PlantVillage Nuru 通過圖像識別作物病害,覆蓋玉米、小麥等主要農(nóng)作物,準確率超95%。 物流:OR-Tools(Google) 優(yōu)化路徑規(guī)劃和庫存管理,被UPS等公司用于降低運輸成本。 制造業(yè):Siemens Industrial LLM 分析設備傳感器數(shù)據(jù),預測故障并提供維護建議,減少停機時間。
  • 2025-02-16 21:29 kevinzu: 電梯直達 跳轉(zhuǎn)到指定樓層樓主 keer_zu|版主 樓主  樓主 | 2025-2-16 21:14 | 只看該作者 | 獎勵家園幣回帖獎勵 目前,許多垂直領域的大模型在特定任務中表現(xiàn)卓越,它們通過領域數(shù)據(jù)的深度優(yōu)化和任務針對性設計,顯著超越了通用大模型的表現(xiàn)。以下是一些代表性領域及其對應的優(yōu)秀垂直大模型: 1. 醫(yī)療與生物醫(yī)學 Med-PaLM 2(Google Health) 專攻醫(yī)療問答,支持多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析(如影像、電子病歷),在USMLE(美國醫(yī)師執(zhí)照考試)問題上的準確
  • 2025-02-16 22:29 kk1123: 對啊 那你說要不要抱緊未來產(chǎn)業(yè) 不光這個 還有元宇宙 你不能說人家發(fā)展任何未來產(chǎn)業(yè) 你就堅守制造業(yè)吧
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美女離線巴啦啦222
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8樓 發(fā)表于: 02-17 , 來自:江蘇省0==
感覺和芯片/電動車一樣,最后都是一地雞毛
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離線kevinzu
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9樓 發(fā)表于: 02-17 , 來自:江蘇省0==
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巴啦啦222:感覺和芯片/電動車一樣,最后都是一地雞毛 (2025-02-17 15:09)

不去做就不會一地雞毛,不去做就一定啥都沒有。
必須先做起來,哪怕一地雞毛
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