“但如果我們到大洋的另外一面，就會看到一般來說，是在等美國出現(xiàn)下一個突破之后，我們再去投入，去做優(yōu)化和規(guī)?；氖虑?，所以它會有一定的延遲?！薄斑@個突破前的積累過程其實可能是需要一些耐心的，在這個階段過去之后，我們就真的到了互聯(lián)網.com那一波，就是中間層的相當于一個接口能夠出現(xiàn)的時候，這時候才到了應用層大量涌現(xiàn)的時候，在中國可能就會出現(xiàn)大量的像當年滴滴等一堆互聯(lián)網公司，這個時候可能還是會需要一定時間，可能大家還需要一定的耐心。”"ChatAI"幫助人們提高語言技能。陜西智能客服ChatAI網址

對于初創(chuàng)公司，邱諄的建議是，從現(xiàn)在開始去物色一些大模型算法人才：“作為一個初創(chuàng)公司，可能立刻就要去搜尋一些真正的人才，聽上去好像有點遙遠，但我覺得我這個建議很可能是會有用的。對于一些初創(chuàng)公司，如果你現(xiàn)在就開始，不管你做什么，甚至你只是做應用層，都一定要過數(shù)據(jù)這一關，但光有數(shù)據(jù)又沒有用，很可能是要看你的算法，不管你是什么算法，可能不用碰到基座大模型，但即便你要做微調，甚至只是去調API，都會需要對訓練算法的深度認知，重要的軍備其實是人才?！边@也是因為，目前國內大模型人才儲備資源緊缺。醫(yī)者AICEO劉呈輝曾對媒體表示，“現(xiàn)在真正會調模型、訓練模型的甚至不超過200個人?！倍竽Ｐ蛽屓舜髴?zhàn)也讓用人成本水漲船高，vivo副總裁周圍接受媒體采訪時曾表示:"vivo大模型現(xiàn)在每年20億~30億元的投入成本，總投入成本已經超過200億元，人才和數(shù)據(jù)算力各占一半，人才成本平均每人稅后100萬元?！痹诋斚拢瑢ふ胰瞬刨Y源對于初創(chuàng)公司來說尤為關鍵。大模型讓全球的AI競賽進一步加速進行，如何在全球化中找準自己的位置，并發(fā)揮自身優(yōu)勢，是所有AI企業(yè)需要面對的新課題。河南智能客服ChatAI下載地址"ChatAI"可以幫助翻譯不同語言的文本。

Chat AI面臨的挑戰(zhàn)有哪些？①語義理解：盡管Chat AI在回答簡單問題方面表現(xiàn)出色，但對于復雜的語義理解仍存在挑戰(zhàn)。理解用戶的意圖、上下文和隱含信息是一個復雜的任務，需要不斷的訓練和改進，以提高Chat AI的準確性和智能性。②情感識別：Chat AI在識別和理解用戶的情感方面仍有待提高。情感識別對于提供更加人性化和個性化的交互至關重要，但目前的Chat AI在這方面的表現(xiàn)還有限，需要進一步的研究和改進。③隱私保護：Chat AI處理大量的用戶數(shù)據(jù)，因此隱私保護成為一個重要的問題。如何確保用戶的個人信息和對話內容得到安全保護，同時提供高質量的服務，是一個需要解決的難題。

人工智能現(xiàn)在不但是科技和商業(yè)領域的一種工具，它也開始在藝術界展示其巨大的潛力。通過學習和模仿歷史上的藝術作品，AI可以創(chuàng)造出具有獨特風格的畫作、音樂和文學作品。這種新型藝術形式不但在技術層面上令人印象深刻，而且在風格和創(chuàng)意上也展現(xiàn)了驚人的多樣性。AI創(chuàng)造的藝術作品從根本上挑戰(zhàn)了我們對于創(chuàng)造性和藝術性的傳統(tǒng)理解。它們不但是對過去藝術風格的模仿，還能結合現(xiàn)代元素和創(chuàng)新思維，產生全新的藝術形態(tài)。例如，AI可以分析成千上萬的畫作，從而學習不同的藝術流派和技術，創(chuàng)作出前所未有的視覺藝術作品。同樣，在音樂領域，AI能夠分析不同風格和時期的音樂作品，創(chuàng)作出新穎的旋律和和聲。"ChatAI"幫助人們更好地理解復雜的概念。

本屆CES多家公司將討論技術創(chuàng)新如何改善地球上一些有價值的資源，如清潔的空氣和水。美國GenesisSystems公司希望從空氣中生產淡水。Nubilab公司則創(chuàng)造了一種配備AI的食物掃描儀，以避免食物浪費。電動汽車電池和可持續(xù)性則是一些參展商的優(yōu)先考慮事項之一。根據(jù)UN減少災害風險辦公室的數(shù)據(jù)，氣候緊急情況是地球和人類面臨的經濟、社會和環(huán)境威脅。CTA表示，隨著應對氣候變化的呼聲越來越高，科技公司正在想方設法提供解決方案。展會上將展示應對這一挑戰(zhàn)的設備，例如電動滑移裝載機，能夠消除藻類的自動機器人，以及一種淀粉基塑料替代品。"ChatAI"能夠提供環(huán)境保護和可持續(xù)性的相關信息。吉林AI創(chuàng)作ChatAI在線

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東南亞歷史文化背景復雜，移民的跨國流動使得東南亞形成不同方言體系的多族群社會，各個地區(qū)方言眾多。比如印度尼西亞的官方語言主要在雅加達一帶通用，但其他地方又有非常多的方言。而要做語音識別和合成的技術創(chuàng)新，就要在提升通用能力之外，針對不同方言區(qū)域的口語場景去做提升。另外，識別合成大模型領域也是科大訊飛尋求突破的重要底層技術。本地化是出海中企必須要面對的一個挑戰(zhàn)，而對于科大訊飛來說，這也是不得不做的事情。因為科大訊飛要面對很多B端用戶場景，其中并不存在捷徑，他們已經做好了深扎兩三年的準備，才能在當?shù)匕研袠I(yè)做熟做透。目前科大訊飛的東南亞團隊人數(shù)還不是特別多，基本在二三十個人左右，nativespeaker大概占到40%左右。本地雇員的職務多是以商務拓展，市場等崗位。技術方面，還是以國內總部以及在當?shù)嘏神v的技術支持為主。在國內團隊和本地團隊協(xié)作過程中，文化差異帶來的挑戰(zhàn)不可小覷。周傳福認為，這種情況下，要把自己放到當?shù)氐膰胰タ紤]問題，“而不能說我中國怎么怎么樣，外國怎么怎么樣，這對我們來說其實是一個適應的過程，說起來很簡單，但真正把自己的定位要放到當?shù)氐膰摇ｊ兾髦悄芸头﨏hatAI網址