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[百姓话题]昆山没必要一定去蹭AI的热度,发挥好自己的作用就好 [复制链接]

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离线kevinzu
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只看楼主 使用道具 电梯直达
楼主  发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
昆山的位置是真的好,他需要的是更好扮演自己的角色:
1. 强化自身在制造业的优势。
2. 基于自身的优势,努力让自己扮演更重要的角色:
     虽然制造环节被大家认为是比较“低端”的环节,但是制造环节往往具有更大的体量,一端连接研发和设计,另一端连接客户和市场。不要让自己只是被动“接单”的工厂,它应当主动去挖掘产品的需求,主动驱动研发和设计端,努力缩短制造环节的链条,通过信息减少仓储、资产投入等风险因素。
    让自己成为整个产业链条的驱动因素。
3. 主动去扩展区域和行业的业务,不仅仅局限于上海苏州,长三角,甚至放眼全球。不仅仅局限于现有业务,在增加极少投入的情况下,扩展同类业务。
4. 努力发展智能制造所必须依赖的信息化环节,努力培养出立足本土,面向全行业,全球的智能制造信息类企业和生产工具企业。布局制造领域的高端、核心竞争力环节。
5. 淘汰落后产能和高污染、高风险行业。那些落后产能,高污染行业越早淘汰越好,不要心疼一时的数据。
6. 继续强化政府的服务意识,对标杭州。不要过度迷恋所谓专家院士。充分激活创业热情,做好服务。重点发展第四条所述方向,围绕自身特色。同时吸引相关行业成熟公司布局昆山,营造人才聚集效应。

昆山不需要去蹭发展热度,昆山需要的是把自己擅长的做得更好,需要的是布局行业的未来,提高自身竞争力,做好前瞻性布局,更好扮演自己的角色。
[ 此帖被kevinzu在2025-02-16 16:19重新编辑 ]
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秤坏了 昆币 +1 -来自昆山论坛APP 02-16
高维豪 昆币 +1 -来自昆山论坛APP 02-16
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离线秦汉唐
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沙发  发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
强化既有优势和蹭热度不矛盾的,该蹭还是要蹭的
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kevinzu 昆币 +1 恭喜发财 02-16
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离线kk1123
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板凳  发表于: 02-16 , 来自:未知0==
还是要有点长远眼光  大家不都觉得ds很赞吗 看看它怎么说
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kk1123 昆币 +1 -来自昆山论坛APP 02-16
kevinzu 昆币 +1 蛇年大吉 02-16
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离线kevinzu
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地板  发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
回 kk1123 的帖子
kk1123:还是要有点长远眼光  大家不都觉得ds很赞吗 看看它怎么说
[图片] (2025-02-16 17:49)

立足优势,拥抱AI,制造结合AI,打造未来智造。
而不是纯粹去发展大语言模型之类。
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帅哥离线mygod
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4楼 发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
以后干活的全部是机器人,
然后人类就灭亡了



[ 此帖被mygod在2025-02-16 18:50重新编辑 ]
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离线kevinzu
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5楼 发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
回 mygod 的帖子
mygod:以后干活的全部是机器人,
然后人类就灭亡了
....... (2025-02-16 18:43)

不排除这种可能,人类开启了潘多拉的盒子。
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离线kk1123
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6楼 发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
ai是有很多方向的 即使是大模型也分通用和垂直 通用大模型到达agi还有至少几年的路要走  有机会参与为啥不参与
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kevinzu 昆币 +1 - 02-16
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离线kevinzu
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7楼 发表于: 02-16 , 来自:江苏省0==
kk1123:
ai是有很多方向的 即使是大模型也分通用和垂直 通用大模型到达agi还有至少几年的路要走  有机会参与为啥不参与


目前,许多垂直领域的大模型在特定任务中表现卓越,它们通过领域数据的深度优化和任务针对性设计,显著超越了通用大模型的表现。以下是一些代表性领域及其对应的优秀垂直大模型







[ 此帖被kevinzu在2025-02-16 21:25重新编辑 ]
楼中楼
  • 2025-02-16 21:26 kevinzu: 1. 医疗与生物医学 Med-PaLM 2(Google Health) 专攻医疗问答,支持多模态医学数据分析(如影像、电子病历),在USMLE(美国医师执照考试)问题上的准确率超过90%,接近专家水平。 应用场景:辅助诊断、医学文献解析、患者咨询。 AlphaFold 3(DeepMind) 蛋白质结构预测的标杆,可预测蛋白质、核酸、小分子配体的3D结构,准确率接近实验水平。 应用场景:药物研发、疾病机制研究。 BioBERT 基于BERT的生物医学文本预训练模型,在命名实体识别(如基因、疾病
  • 2025-02-16 21:27 kevinzu: 2. 金融与法律 BloombergGPT(彭博社) 针对金融文本(财报、新闻、市场数据)训练,擅长金融实体识别、情感分析、风险评估。 应用场景:投资决策支持、自动化报告生成。 FinBERT 金融领域微调的BERT模型,在股票市场情绪分析和金融新闻分类中准确率显著高于通用模型。 LEXION(法律合同分析) 专注于法律合同审查,可自动提取条款、识别风险点,减少人工审核时间90%以上。
  • 2025-02-16 21:27 kevinzu: 3. 代码与软件工程 Codex(OpenAI) GitHub代码训练的模型,驱动GitHub Copilot,支持30+编程语言的代码补全与生成。 短板:对复杂业务逻辑的理解仍需人工干预。 AlphaCode 2(DeepMind) 在编程竞赛中排名前15%,能生成符合复杂算法要求的代码,适用于竞赛级问题求解。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 4. 多模态与创意生成 DALL·E 3(OpenAI) 文生图领域的顶尖模型,支持高分辨率图像生成与细节控制,理解复杂提示词的能力显著提升。 Stable Diffusion 3(Stability AI) 开源文生图模型,支持图像编辑、超分辨率重建,被广泛用于艺术创作和设计。 Jukebox(OpenAI) 生成音乐和歌词,可模仿特定艺术家风格,但版权问题限制实际应用。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 5. 工业与科学计算 FourCastNet(NVIDIA) 全球天气预报模型,预测速度比传统数值方法快1000倍,精度接近ECMWF(欧洲气象中心)。 IBM RXN for Chemistry 预测化学反应路径和合成路线,已被制药公司用于加速药物研发。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 6. 教育 Khanmigo(可汗学院) 结合课程内容的个性化教学助手,提供数学、编程等学科的互动辅导,支持苏格拉底式提问引导。 MathBERT 数学问题求解与公式理解,擅长将自然语言问题转化为数学表达式。
  • 2025-02-16 21:29 kevinzu: 7. 其他垂直领域 农业:PlantVillage Nuru 通过图像识别作物病害,覆盖玉米、小麦等主要农作物,准确率超95%。 物流:OR-Tools(Google) 优化路径规划和库存管理,被UPS等公司用于降低运输成本。 制造业:Siemens Industrial LLM 分析设备传感器数据,预测故障并提供维护建议,减少停机时间。
  • 2025-02-16 21:29 kevinzu: 电梯直达 跳转到指定楼层楼主 keer_zu|版主 楼主  楼主 | 2025-2-16 21:14 | 只看该作者 | 奖励家园币回帖奖励 目前,许多垂直领域的大模型在特定任务中表现卓越,它们通过领域数据的深度优化和任务针对性设计,显著超越了通用大模型的表现。以下是一些代表性领域及其对应的优秀垂直大模型: 1. 医疗与生物医学 Med-PaLM 2(Google Health) 专攻医疗问答,支持多模态医学数据分析(如影像、电子病历),在USMLE(美国医师执照考试)问题上的准确
  • 2025-02-16 22:29 kk1123: 对啊 那你说要不要抱紧未来产业 不光这个 还有元宇宙 你不能说人家发展任何未来产业 你就坚守制造业吧
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美女离线巴啦啦222
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8楼 发表于: 02-17 , 来自:江苏省0==
感觉和芯片/电动车一样,最后都是一地鸡毛
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离线kevinzu
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9楼 发表于: 02-17 , 来自:江苏省0==
回 巴啦啦222 的帖子
巴啦啦222:感觉和芯片/电动车一样,最后都是一地鸡毛 (2025-02-17 15:09)

不去做就不会一地鸡毛,不去做就一定啥都没有。
必须先做起来,哪怕一地鸡毛
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