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盘古大模型赋能城市数字化转型
作者：田奇    责编：张健
这种一个场景，一个模型的模式开发效率很低，需要从0开始，独立调优，而且迭代艰难。这种工业化开发模式就是：预训练模型+微调的方式，一个模型可以适配多个场景，并且模型的精度更高，鲁棒性也更强，开发周期能够缩短到几天，甚至几个小时。盘古预训练大模型已经在多个行业、100多个场景成功验证，包括能源、零售、金融、工业、医疗、环境、物流等等。其中，在能源领域，盘古预训练大模型帮助行业客户实现设备能耗的智能控制，可以节约电力成本50%；在金融行业中的异常财务检测，让模型精度提升20%以上； 在尘肺检测中，病例识别准确率提升22%等等。
盘古大模型赋能城市数字化转型
目前AI应用最大的挑战之一就是AI应用的碎片化、定制化、作坊式的开� ....

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