内容摘要：但真正用一用，促进出版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。

但真正用一用，促进出版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。

但是在这个过程当中，数实技术需要发展，产业也需要落地。今年就消停很多了，融合因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。

所以，蛋仔我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。二是看大模型的容错度，派对因为大模型最致命的就是幻觉，如果某个场景中不能承受幻觉风险，那这个场景就不能用到大模型里。但真正用一用，项目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。

张志伟：促进出版周鸿祎先生在今年两会期间接受《华夏时报》记者采访时曾表示，中国大模型的水平相当于美国GPT-3.5的水平。能不能做这个大模型取决于两个因素：数实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。

我们有这么多的工业门类，融合国家这么重视制造业的数字化转型，融合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。

据我了解，蛋仔现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。打个比方，派对现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。

能不能做这个大模型取决于两个因素：项目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。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，促进出版现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。

关于大模型如何与产业相结合，数实你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。Sora运用到的仍是已有的技术，融合只不过OpenAI把这些技术综合起来从工程上进行了优化，做到了之前的人没有做到的事情。