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21 主流大模型架构
22 应用领域
23 优势与不足
31 计算资源需求
AI 大模型 的训练和部署对计算资源的需求极高，这成为了许多企业面临的技术瓶颈。高昂的硬件成本和电力消耗使得企业在进行大模型开发时面临较大压力。
32 模型优化
33 数据隐私
随着 AI 模型越来越多地被应用于商业服务，数据隐私问题引发了广泛关注。企业在训练大模型时，如何确保用户数据的安全与隐私，仍是一个需要解决的重要问题。
41 新技术的涌现
42 新应用场景的拓展
43 行业影响
51 研究项目
针对现有的技术挑战及市场需求，可以开展多项研究项目，包括：
52 产业机遇
AI 大模型正处于快速发展的阶段，其关键技术日益成熟，但仍面临众多挑战。企业应积极跟进行业动态，探索适合自身发展的 AI 大模型应用，利用这一技术的革命性进步，实现更大的商业价值。我们建立多方合作机制，加强技术研发，推动规范性研究与应用，以促进 AI 大模型的可持续发展。
参考文献
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正文完
