隨人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，多模態(tài)大模型與智能體技術(shù)日趨成熟，推動(dòng)智能化應(yīng)用向更復(fù)雜場(chǎng)景滲透，催生新業(yè)態(tài)、新模式。然而當(dāng)前大模型產(chǎn)業(yè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)與瓶頸，亟需產(chǎn)研各界凝聚共識(shí)、協(xié)同攻關(guān)，共同探索發(fā)展路徑。為探討與凝聚產(chǎn)業(yè)智慧，共謀發(fā)展大計(jì)，中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)將于7月26-27日在杭州舉辦“2025中國(guó)大模型技術(shù)峰會(huì)”，搭建交流平臺(tái)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用合作，推動(dòng)我國(guó)大模型技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展。在此，我們誠(chéng)摯邀請(qǐng)您撥冗出席，共襄盛舉。

大會(huì)主題

通用模型、垂域賦能：挑戰(zhàn)與機(jī)遇

大會(huì)目標(biāo)

分享前沿技術(shù)

匯聚國(guó)內(nèi)外大模型領(lǐng)域的技術(shù)專家，分享最新的研究成果與技術(shù)趨勢(shì)，探討大模型的創(chuàng)新應(yīng)用。

促進(jìn)產(chǎn)業(yè)合作

搭建學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界交流的平臺(tái)，推動(dòng)企業(yè)間的合作與共贏，促進(jìn)大模型技術(shù)在各行業(yè)中的深入應(yīng)用。

探討發(fā)展趨勢(shì)

分析大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)，探討產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中的難點(diǎn)與機(jī)遇，擴(kuò)大中國(guó)在全球大模型產(chǎn)業(yè)中的影響力。

展示典型案例

展示大模型在各個(gè)行業(yè)中的成功應(yīng)用案例，為企業(yè)提供參考，促進(jìn)大模型技術(shù)的普及與落地。

以下內(nèi)容為GPT視角對(duì)中國(guó)大模型技術(shù)峰會(huì)相關(guān)領(lǐng)域的研究解讀，僅供參考：

中國(guó)大模型技術(shù)研究現(xiàn)狀

模型研發(fā)層面

模型數(shù)量與規(guī)模

國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出眾多大模型，涵蓋了通用大模型和垂直領(lǐng)域大模型。通用大模型如百度的文心一言、阿里的通義千問(wèn)、科大訊飛的星火認(rèn)知大模型等，具備廣泛的知識(shí)覆蓋和通用能力。垂直領(lǐng)域大模型則針對(duì)特定行業(yè)或任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，例如醫(yī)療領(lǐng)域的醫(yī)聯(lián)MedGPT、金融領(lǐng)域的同花順問(wèn)財(cái)大模型等。

模型規(guī)模不斷擴(kuò)大，參數(shù)數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)。部分大模型的參數(shù)規(guī)模已達(dá)到千億級(jí)別，甚至更高，這使得模型能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，捕捉更豐富的語(yǔ)義信息。

技術(shù)創(chuàng)新與突破

算法優(yōu)化：國(guó)內(nèi)科研團(tuán)隊(duì)在模型架構(gòu)、訓(xùn)練算法等方面進(jìn)行了大量創(chuàng)新。例如，一些大模型采用了混合專家（MoE）架構(gòu)，通過(guò)將模型劃分為多個(gè)專家模塊，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同動(dòng)態(tài)選擇合適的專家進(jìn)行處理，從而提高了模型的效率和性能。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：針對(duì)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題，研究人員開(kāi)發(fā)了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注等，有效提升了模型的泛化能力。

模型壓縮與加速：為了降低大模型的計(jì)算成本和部署難度，國(guó)內(nèi)在模型壓縮和加速技術(shù)方面取得了重要進(jìn)展。例如，采用知識(shí)蒸餾、量化等技術(shù)，將大模型的知識(shí)遷移到小模型上，同時(shí)保持模型的性能。

應(yīng)用落地層面

行業(yè)應(yīng)用廣泛

智能客服：大模型在智能客服領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，能夠快速準(zhǔn)確地回答用戶的問(wèn)題，提供個(gè)性化的服務(wù)。例如，許多電商平臺(tái)的客服系統(tǒng)已經(jīng)接入了大模型，實(shí)現(xiàn)了24小時(shí)在線服務(wù)，大大提高了客戶滿意度。

內(nèi)容創(chuàng)作：在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，大模型可以生成文本、圖像、音頻等多種形式的內(nèi)容。例如，新聞媒體利用大模型生成新聞稿件，廣告公司利用大模型創(chuàng)作廣告文案，設(shè)計(jì)師利用大模型生成創(chuàng)意圖像等。

智能教育：大模型為教育行業(yè)帶來(lái)了新的變革，能夠提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案、智能輔導(dǎo)和作業(yè)批改等服務(wù)。例如，一些在線教育平臺(tái)利用大模型分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，為學(xué)生推薦適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容和練習(xí)題目。

用戶體驗(yàn)提升

大模型的應(yīng)用使得人機(jī)交互更加自然和便捷。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音、文字等多種方式與大模型進(jìn)行交互，獲得更加智能化的服務(wù)體驗(yàn)。例如，智能音箱通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音交互功能，用戶可以通過(guò)語(yǔ)音指令控制家電、查詢信息等。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)層面

企業(yè)積極參與

互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司紛紛加大在大模型領(lǐng)域的投入，形成了多元化的產(chǎn)業(yè)格局?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭憑借其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和數(shù)據(jù)資源，在大模型研發(fā)和應(yīng)用方面處于領(lǐng)先地位；科技企業(yè)則專注于特定領(lǐng)域的大模型研發(fā)和應(yīng)用；創(chuàng)業(yè)公司則以創(chuàng)新的技術(shù)和靈活的商業(yè)模式，為市場(chǎng)帶來(lái)了新的活力。

產(chǎn)學(xué)研合作加強(qiáng)

高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)之間的合作日益緊密，共同推動(dòng)大模型技術(shù)的發(fā)展。高校和科研機(jī)構(gòu)為大模型研發(fā)提供了理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持，企業(yè)則為大模型的應(yīng)用和推廣提供了實(shí)踐平臺(tái)和市場(chǎng)資源。例如，一些高校與企業(yè)合作建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共同開(kāi)展大模型相關(guān)的研究項(xiàng)目。

政策支持與引導(dǎo)

政府出臺(tái)了一系列政策支持大模型技術(shù)的發(fā)展，包括資金扶持、稅收優(yōu)惠、人才培養(yǎng)等。例如，國(guó)家設(shè)立了專項(xiàng)基金支持大模型技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，各地政府也紛紛出臺(tái)了相關(guān)政策，鼓勵(lì)企業(yè)加大在大模型領(lǐng)域的投入。

面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：大模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，其中可能包含用戶的敏感信息。如何確保數(shù)據(jù)的安全和隱私，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，是大模型技術(shù)發(fā)展過(guò)程中面臨的重要挑戰(zhàn)。

倫理與法律問(wèn)題：大模型的應(yīng)用可能會(huì)引發(fā)一系列倫理和法律問(wèn)題，如算法歧視、虛假信息傳播等。需要建立健全相關(guān)的倫理準(zhǔn)則和法律法規(guī)，規(guī)范大模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。

算力需求與成本：大模型的訓(xùn)練和推理需要強(qiáng)大的算力支持，這導(dǎo)致了高昂的計(jì)算成本。如何提高算力的利用效率，降低計(jì)算成本，是大模型技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵。

中國(guó)大模型技術(shù)研究可以應(yīng)用在哪些行業(yè)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域

金融行業(yè)

智能投顧：大模型能夠分析海量的金融數(shù)據(jù)，包括股票行情、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公司財(cái)報(bào)等，結(jié)合投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好、投資目標(biāo)等因素，為投資者提供個(gè)性化的投資建議和資產(chǎn)配置方案。例如，根據(jù)投資者的年齡、收入和投資期限，制定適合的股票、債券、基金等投資組合。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理：在信貸審批環(huán)節(jié)，大模型可以快速處理借款人的信用報(bào)告、交易記錄等多源數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，提高審批效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，還能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有力支持。

客戶服務(wù)：智能客服系統(tǒng)借助大模型可以實(shí)現(xiàn)自然流暢的對(duì)話交互，解答客戶關(guān)于金融產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程、賬戶信息等方面的疑問(wèn)。比如，客戶詢問(wèn)某款理財(cái)產(chǎn)品的收益情況和購(gòu)買(mǎi)流程，智能客服能夠快速準(zhǔn)確地給出答復(fù)。

醫(yī)療行業(yè)

輔助診斷：大模型可以學(xué)習(xí)大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床病例和影像數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。例如，在分析X光、CT等醫(yī)學(xué)影像時(shí)，能夠識(shí)別出病變特征，為醫(yī)生提供診斷參考，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

藥物研發(fā)：在新藥研發(fā)過(guò)程中，大模型可以預(yù)測(cè)藥物分子的活性和毒性，加速藥物篩選和設(shè)計(jì)過(guò)程。通過(guò)分析大量的生物數(shù)據(jù)和藥物研發(fā)信息，為科研人員提供新的研發(fā)思路和方向，縮短藥物研發(fā)周期。

健康管理：基于用戶的健康數(shù)據(jù)，如體檢報(bào)告、運(yùn)動(dòng)記錄、飲食習(xí)慣等，大模型可以為用戶制定個(gè)性化的健康管理方案，提供健康建議和預(yù)警。比如，根據(jù)用戶的血糖、血壓數(shù)據(jù)，提醒用戶注意飲食和運(yùn)動(dòng)，預(yù)防慢性疾病的發(fā)生。

教育行業(yè)

個(gè)性化學(xué)習(xí)：大模型能夠分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)進(jìn)度、答題情況、知識(shí)掌握程度等，為每個(gè)學(xué)生制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和學(xué)習(xí)資源推薦。例如，針對(duì)學(xué)生在數(shù)學(xué)學(xué)科中的薄弱環(huán)節(jié)，推薦相關(guān)的練習(xí)題和學(xué)習(xí)視頻。

智能輔導(dǎo)：智能輔導(dǎo)系統(tǒng)利用大模型可以實(shí)時(shí)解答學(xué)生的問(wèn)題，提供詳細(xì)的解題思路和講解。無(wú)論是課堂上的疑問(wèn)還是課后的作業(yè)難題，學(xué)生都能及時(shí)得到幫助，提高學(xué)習(xí)效果。

教育內(nèi)容創(chuàng)作：教師可以利用大模型快速生成教學(xué)課件、教案、試題等教育資源，節(jié)省備課時(shí)間。同時(shí)，大模型還能根據(jù)教學(xué)需求生成多樣化的教學(xué)內(nèi)容，豐富教學(xué)形式。

傳媒行業(yè)

內(nèi)容創(chuàng)作：大模型可以自動(dòng)生成新聞稿件、文案、劇本等內(nèi)容。例如，在新聞報(bào)道中，能夠快速整理和分析事件信息，生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的新聞稿；在廣告文案創(chuàng)作中，根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)和目標(biāo)受眾，生成富有吸引力的廣告文案。

智能審核：對(duì)海量的媒體內(nèi)容進(jìn)行審核，包括文字、圖片、視頻等，識(shí)別其中的違規(guī)信息、敏感內(nèi)容等，提高審核效率和準(zhǔn)確性，保障媒體內(nèi)容的安全和合規(guī)。

個(gè)性化推薦：根據(jù)用戶的瀏覽歷史、興趣偏好等數(shù)據(jù)，大模型可以為用戶推薦個(gè)性化的新聞、文章、視頻等內(nèi)容，提高用戶的閱讀和觀看體驗(yàn)，增加用戶粘性。

制造業(yè)

生產(chǎn)優(yōu)化：大模型可以分析生產(chǎn)過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)，如設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)度、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)等，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)、溫度等參數(shù)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障隱患，安排維修保養(yǎng)。

供應(yīng)鏈管理：在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，大模型能夠預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，優(yōu)化庫(kù)存管理，協(xié)調(diào)供應(yīng)商和物流配送，降低供應(yīng)鏈成本。比如，根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求量，合理安排原材料采購(gòu)和生產(chǎn)計(jì)劃。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)：輔助設(shè)計(jì)師進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，通過(guò)分析市場(chǎng)需求、用戶反饋和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品信息，提供創(chuàng)新的設(shè)計(jì)思路和方案，加速產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新。

交通行業(yè)

智能交通管理：大模型可以整合交通流量、路況信息、氣象數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)交通流量的預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)度。例如，根據(jù)實(shí)時(shí)路況調(diào)整信號(hào)燈時(shí)長(zhǎng)，緩解交通擁堵；為駕駛員提供最佳的出行路線規(guī)劃。

自動(dòng)駕駛：在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，大模型能夠處理來(lái)自攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等多種傳感器的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、決策規(guī)劃和車輛控制，提高自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。

物流配送：優(yōu)化物流配送路線和調(diào)度方案，提高配送效率，降低物流成本。大模型可以根據(jù)訂單信息、車輛位置和交通狀況，實(shí)時(shí)調(diào)整配送計(jì)劃，確保貨物按時(shí)送達(dá)。

中國(guó)大模型技術(shù)領(lǐng)域有哪些知名研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)品牌

知名研究機(jī)構(gòu)高校及科研院所

清華大學(xué)

成果：在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域成果豐碩，其研究團(tuán)隊(duì)在大模型相關(guān)的算法創(chuàng)新、模型架構(gòu)設(shè)計(jì)等方面有深入探索。例如，在模型壓縮與加速技術(shù)上取得突破，讓大模型能在資源受限的設(shè)備上高效運(yùn)行。

影響力：憑借強(qiáng)大的科研實(shí)力和豐富的學(xué)術(shù)資源，為行業(yè)培養(yǎng)了大量專業(yè)人才，推動(dòng)了大模型技術(shù)的學(xué)術(shù)交流與合作。

北京大學(xué)

成果：聚焦于大模型的可解釋性、安全性等前沿問(wèn)題研究。通過(guò)深入研究模型決策過(guò)程，提高大模型的可信度和可靠性，為解決大模型在實(shí)際應(yīng)用中的潛在風(fēng)險(xiǎn)提供了理論支持。

影響力：在學(xué)術(shù)界具有較高的聲譽(yù)，其研究成果為政府和企業(yè)制定相關(guān)政策和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)提供了參考依據(jù)。

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所

成果：在大模型與機(jī)器人、智能制造等領(lǐng)域的融合應(yīng)用方面開(kāi)展了大量研究工作。研發(fā)的大模型技術(shù)能夠?yàn)闄C(jī)器人提供更智能的決策和控制能力，推動(dòng)智能制造的發(fā)展。

影響力：承擔(dān)了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，其研究成果在工業(yè)、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)

百度研究院

成果：百度在大模型領(lǐng)域布局較早，百度研究院推出了文心大模型系列。該系列大模型在自然語(yǔ)言理解、生成等方面表現(xiàn)優(yōu)異，廣泛應(yīng)用于搜索、智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

影響力：作為國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭的研究機(jī)構(gòu)，百度研究院的技術(shù)成果和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)對(duì)國(guó)內(nèi)大模型技術(shù)的發(fā)展起到了引領(lǐng)作用。

阿里達(dá)摩院

成果：達(dá)摩院在大模型技術(shù)研發(fā)上投入巨大，推出了通義千問(wèn)大模型。該模型具備強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，在電商、金融、物流等多個(gè)行業(yè)得到了應(yīng)用，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。

影響力：憑借阿里巴巴強(qiáng)大的商業(yè)生態(tài)和數(shù)據(jù)資源，達(dá)摩院的大模型技術(shù)能夠快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展。

知名企業(yè)品牌互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭

百度

產(chǎn)品：文心一言是百度基于文心大模型技術(shù)推出的生成式對(duì)話產(chǎn)品，能夠與人對(duì)話互動(dòng)，回答問(wèn)題，協(xié)助創(chuàng)作，高效便捷地幫助人們獲取信息、知識(shí)和靈感。

優(yōu)勢(shì)：擁有豐富的數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的計(jì)算能力，在大模型技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。其搜索引擎業(yè)務(wù)為文心大模型提供了海量的文本數(shù)據(jù)，有助于模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。

阿里巴巴

產(chǎn)品：通義千問(wèn)具備多輪對(duì)話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語(yǔ)言支持等功能，可應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景，如電商客服、金融風(fēng)控等。

優(yōu)勢(shì)：依托阿里巴巴龐大的商業(yè)生態(tài)，能夠?qū)⒋竽Ｐ图夹g(shù)與電商、金融、物流等業(yè)務(wù)深度融合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的快速落地和商業(yè)化應(yīng)用。

騰訊

產(chǎn)品：騰訊混元大模型擁有超千億參數(shù)規(guī)模，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料超2萬(wàn)億tokens，具有強(qiáng)大的中文理解與創(chuàng)作能力、邏輯推理能力，以及可靠的任務(wù)執(zhí)行能力。廣泛應(yīng)用于騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

優(yōu)勢(shì)：在社交、游戲、數(shù)字內(nèi)容等領(lǐng)域擁有龐大的用戶基礎(chǔ)和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，為大模型技術(shù)的落地提供了廣闊的空間。

人工智能企業(yè)

科大訊飛

產(chǎn)品：星火認(rèn)知大模型具備跨領(lǐng)域的知識(shí)和語(yǔ)言理解能力，能夠基于自然對(duì)話方式理解與執(zhí)行任務(wù)。在教育、醫(yī)療、辦公等領(lǐng)域推出了一系列應(yīng)用產(chǎn)品，如星火語(yǔ)伴APP、訊飛曉醫(yī)APP等。

優(yōu)勢(shì)：在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域具有深厚的技術(shù)積累，其大模型技術(shù)與語(yǔ)音技術(shù)相結(jié)合，為用戶提供了更加便捷、高效的人機(jī)交互體驗(yàn)。

商湯科技

產(chǎn)品：商湯日日新大模型體系涵蓋了自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多模態(tài)等多個(gè)領(lǐng)域的大模型。在智慧城市、智能汽車、智能終端等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

優(yōu)勢(shì)：在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，其大模型技術(shù)在圖像識(shí)別、視頻分析等方面具有強(qiáng)大的性能，為各行業(yè)的智能化升級(jí)提供了有力支持。

云從科技

產(chǎn)品：從容大模型在金融、政務(wù)、交通等領(lǐng)域推出了相應(yīng)的解決方案和應(yīng)用產(chǎn)品。例如，在金融領(lǐng)域，為銀行提供智能客服、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等服務(wù)。

優(yōu)勢(shì)：專注于人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，其大模型技術(shù)注重與行業(yè)需求的深度結(jié)合，能夠?yàn)榭蛻籼峁┒ㄖ苹慕鉀Q方案。

中國(guó)大模型技術(shù)領(lǐng)域有哪些招聘崗位或就業(yè)機(jī)會(huì)

研發(fā)類崗位

大模型算法工程師

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)大模型算法的研究與開(kāi)發(fā)，包括模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略優(yōu)化、算法改進(jìn)等。例如，針對(duì)特定任務(wù)設(shè)計(jì)新的模型結(jié)構(gòu)，提高模型的性能和效率。

技能要求：精通深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程能力。

就業(yè)機(jī)會(huì)：互聯(lián)網(wǎng)巨頭、人工智能企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等都有大量需求。比如百度、阿里巴巴、騰訊等公司，在大模型研發(fā)上投入巨大，需要大量算法工程師來(lái)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

大模型研發(fā)工程師

崗位職責(zé)：參與大模型系統(tǒng)的整體研發(fā)，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型部署等環(huán)節(jié)。例如，負(fù)責(zé)搭建分布式訓(xùn)練環(huán)境，提高模型訓(xùn)練的速度和穩(wěn)定性。

技能要求：熟悉Linux系統(tǒng)操作，掌握Python等編程語(yǔ)言，了解分布式計(jì)算和并行計(jì)算技術(shù)。

就業(yè)機(jī)會(huì)：科技公司、金融科技企業(yè)等對(duì)這類人才需求旺盛。像商湯科技、云從科技等人工智能企業(yè)，以及一些大型金融機(jī)構(gòu)的科技部門(mén)，都在積極開(kāi)展大模型研發(fā)工作。

工程類崗位

大模型系統(tǒng)工程師

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)大模型系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化和運(yùn)維管理。例如，優(yōu)化系統(tǒng)的存儲(chǔ)和計(jì)算資源分配，確保系統(tǒng)在高并發(fā)情況下的穩(wěn)定運(yùn)行。

技能要求：具備扎實(shí)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)能力，熟悉云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，掌握容器化技術(shù)（如Docker、Kubernetes）。

就業(yè)機(jī)會(huì)：云計(jì)算服務(wù)提供商、大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等是主要就業(yè)方向。例如，阿里云、騰訊云等云服務(wù)提供商，需要系統(tǒng)工程師來(lái)保障大模型服務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行。

大模型部署工程師

崗位職責(zé)：將訓(xùn)練好的大模型部署到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，并進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)和故障排查。例如，將模型部署到移動(dòng)端設(shè)備或服務(wù)器上，確保模型在不同平臺(tái)上的兼容性和性能。

技能要求：熟悉模型部署流程和工具，了解不同平臺(tái)的特性，掌握性能優(yōu)化和故障診斷方法。

就業(yè)機(jī)會(huì)：各行業(yè)的企業(yè)在引入大模型技術(shù)時(shí)，都需要部署工程師來(lái)完成模型的落地。比如醫(yī)療、金融、教育等行業(yè)的企業(yè)，都在積極應(yīng)用大模型技術(shù)，對(duì)部署工程師有較大需求。

產(chǎn)品類崗位

大模型產(chǎn)品經(jīng)理

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)大模型產(chǎn)品的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和推廣。例如，根據(jù)市場(chǎng)需求和用戶反饋，制定產(chǎn)品的功能規(guī)劃和迭代計(jì)劃。

技能要求：具備敏銳的市場(chǎng)洞察力和產(chǎn)品規(guī)劃能力，熟悉人工智能技術(shù)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程，能夠與研發(fā)、市場(chǎng)等團(tuán)隊(duì)有效溝通協(xié)作。

就業(yè)機(jī)會(huì)：互聯(lián)網(wǎng)公司、人工智能企業(yè)等是主要就業(yè)單位。像字節(jié)跳動(dòng)、快手等互聯(lián)網(wǎng)公司，以及科大訊飛等人工智能企業(yè)，都在不斷推出基于大模型的新產(chǎn)品，需要產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)推動(dòng)產(chǎn)品的落地和發(fā)展。

大模型解決方案工程師

崗位職責(zé)：針對(duì)不同行業(yè)和客戶的需求，設(shè)計(jì)大模型解決方案。例如，為金融行業(yè)設(shè)計(jì)基于大模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估解決方案，為教育行業(yè)設(shè)計(jì)智能教學(xué)解決方案。

技能要求：了解各行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和需求，具備解決方案設(shè)計(jì)和項(xiàng)目管理能力，熟悉大模型技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

就業(yè)機(jī)會(huì)：人工智能企業(yè)、系統(tǒng)集成商等對(duì)這類人才需求較大。比如華為、中興等企業(yè)，在為客戶提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案時(shí)，需要解決方案工程師將大模型技術(shù)融入其中。

運(yùn)營(yíng)類崗位

大模型運(yùn)營(yíng)專員

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)大模型產(chǎn)品的日常運(yùn)營(yíng)和維護(hù)，包括用戶反饋收集、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容更新等。例如，分析用戶的使用數(shù)據(jù)，了解用戶需求和行為，為產(chǎn)品的優(yōu)化提供依據(jù)。

技能要求：具備良好的數(shù)據(jù)分析能力和溝通能力，熟悉用戶運(yùn)營(yíng)和內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的方法和技巧。

就業(yè)機(jī)會(huì)：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、人工智能產(chǎn)品公司等都需要運(yùn)營(yíng)專員來(lái)保障產(chǎn)品的正常運(yùn)營(yíng)。比如小紅書(shū)、知乎等平臺(tái)，在引入大模型技術(shù)提升用戶體驗(yàn)時(shí)，需要運(yùn)營(yíng)專員來(lái)推動(dòng)相關(guān)工作。

大模型市場(chǎng)推廣專員

崗位職責(zé)：負(fù)責(zé)大模型產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣和品牌建設(shè)，包括制定營(yíng)銷策略、組織市場(chǎng)活動(dòng)、撰寫(xiě)宣傳文案等。例如，通過(guò)線上線下活動(dòng)提高產(chǎn)品的知名度和影響力。

技能要求：具備市場(chǎng)營(yíng)銷策劃和執(zhí)行能力，熟悉新媒體營(yíng)銷和品牌推廣方法，有良好的文案撰寫(xiě)和溝通能力。

就業(yè)機(jī)會(huì)：人工智能企業(yè)、科技公司等都需要市場(chǎng)推廣專員來(lái)擴(kuò)大產(chǎn)品的市場(chǎng)份額。比如曠視科技、依圖科技等企業(yè)，在推廣其大模型產(chǎn)品時(shí)，需要市場(chǎng)推廣專員來(lái)開(kāi)展相關(guān)工作。