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[百姓話題]昆山沒必要一定去蹭AI的熱度,發揮好自己的作用就好 [復制鏈接]

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離線kevinzu
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只看樓主 使用道具 電梯直達
樓主  發表于: 02-16 , 來自:江蘇省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. 強化自身在制造業的優勢。
2. 基于自身的優勢,努力讓自己扮演更重要的角色:
     雖然制造環節被大家認為是比較“低端”的環節,但是制造環節往往具有更大的體量,一端連接研發和設計,另一端連接客戶和市場。不要讓自己只是被動“接單”的工廠,它應當主動去挖掘產品的需求,主動驅動研發和設計端,努力縮短制造環節的鏈條,通過信息減少倉儲、資產投入等風險因素。
    讓自己成為整個產業鏈條的驅動因素。
3. 主動去擴展區域和行業的業務,不僅僅局限于上海蘇州,長三角,甚至放眼全球。不僅僅局限于現有業務,在增加極少投入的情況下,擴展同類業務。
4. 努力發展智能制造所必須依賴的信息化環節,努力培養出立足本土,面向全行業,全球的智能制造信息類企業和生產工具企業。布局制造領域的高端、核心競爭力環節。
5. 淘汰落后產能和高污染、高風險行業。那些落后產能,高污染行業越早淘汰越好,不要心疼一時的數據。
6. 繼續強化政府的服務意識,對標杭州。不要過度迷戀所謂專家院士。充分激活創業熱情,做好服務。重點發展第四條所述方向,圍繞自身特色。同時吸引相關行業成熟公司布局昆山,營造人才聚集效應。

昆山不需要去蹭發展熱度,昆山需要的是把自己擅長的做得更好,需要的是布局行業的未來,提高自身競爭力,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重新編輯 ]
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秤壞了 昆幣 +1 -來自昆山論壇APP 02-16
高維豪 昆幣 +1 -來自昆山論壇APP 02-16
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離線秦漢唐
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沙發  發表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
強化既有優勢和蹭熱度不矛盾的,該蹭還是要蹭的
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kevinzu 昆幣 +1 恭喜發財 02-16
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離線kk1123
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板凳  發表于: 02-16 , 來自:未知0==
還是要有點長遠眼光  大家不都覺得ds很贊嗎 看看它怎么說
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kk1123 昆幣 +1 -來自昆山論壇APP 02-16
kevinzu 昆幣 +1 蛇年大吉 02-16
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離線kevinzu
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地板  發表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
回 kk1123 的帖子
kk1123:還是要有點長遠眼光  大家不都覺得ds很贊嗎 看看它怎么說
[圖片] (2025-02-16 17:49)

立足優勢,擁抱AI,制造結合AI,打造未來智造。
而不是純粹去發展大語言模型之類。
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帥哥離線mygod
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4樓 發表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
以后干活的全部是機器人,
然后人類就滅亡了



[ 此帖被mygod在2025-02-16 18:50重新編輯 ]
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離線kevinzu
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5樓 發表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
回 mygod 的帖子
mygod:以后干活的全部是機器人,
然后人類就滅亡了
....... (2025-02-16 18:43)

不排除這種可能,人類開啟了潘多拉的盒子。
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離線kk1123
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6樓 發表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
ai是有很多方向的 即使是大模型也分通用和垂直 通用大模型到達agi還有至少幾年的路要走  有機會參與為啥不參與
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kevinzu 昆幣 +1 - 02-16
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離線kevinzu
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7樓 發表于: 02-16 , 來自:江蘇省0==
kk1123:
ai是有很多方向的 即使是大模型也分通用和垂直 通用大模型到達agi還有至少幾年的路要走  有機會參與為啥不參與


目前,許多垂直領域的大模型在特定任務中表現卓越,它們通過領域數據的深度優化和任務針對性設計,顯著超越了通用大模型的表現。以下是一些代表性領域及其對應的優秀垂直大模型







[ 此帖被kevinzu在2025-02-16 21:25重新編輯 ]
樓中樓
  • 2025-02-16 21:26 kevinzu: 1. 醫療與生物醫學 Med-PaLM 2(Google Health) 專攻醫療問答,支持多模態醫學數據分析(如影像、電子病歷),在USMLE(美國醫師執照考試)問題上的準確率超過90%,接近專家水平。 應用場景:輔助診斷、醫學文獻解析、患者咨詢。 AlphaFold 3(DeepMind) 蛋白質結構預測的標桿,可預測蛋白質、核酸、小分子配體的3D結構,準確率接近實驗水平。 應用場景:藥物研發、疾病機制研究。 BioBERT 基于BERT的生物醫學文本預訓練模型,在命名實體識別(如基因、疾病
  • 2025-02-16 21:27 kevinzu: 2. 金融與法律 BloombergGPT(彭博社) 針對金融文本(財報、新聞、市場數據)訓練,擅長金融實體識別、情感分析、風險評估。 應用場景:投資決策支持、自動化報告生成。 FinBERT 金融領域微調的BERT模型,在股票市場情緒分析和金融新聞分類中準確率顯著高于通用模型。 LEXION(法律合同分析) 專注于法律合同審查,可自動提取條款、識別風險點,減少人工審核時間90%以上。
  • 2025-02-16 21:27 kevinzu: 3. 代碼與軟件工程 Codex(OpenAI) GitHub代碼訓練的模型,驅動GitHub Copilot,支持30+編程語言的代碼補全與生成。 短板:對復雜業務邏輯的理解仍需人工干預。 AlphaCode 2(DeepMind) 在編程競賽中排名前15%,能生成符合復雜算法要求的代碼,適用于競賽級問題求解。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 4. 多模態與創意生成 DALL·E 3(OpenAI) 文生圖領域的頂尖模型,支持高分辨率圖像生成與細節控制,理解復雜提示詞的能力顯著提升。 Stable Diffusion 3(Stability AI) 開源文生圖模型,支持圖像編輯、超分辨率重建,被廣泛用于藝術創作和設計。 Jukebox(OpenAI) 生成音樂和歌詞,可模仿特定藝術家風格,但版權問題限制實際應用。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 5. 工業與科學計算 FourCastNet(NVIDIA) 全球天氣預報模型,預測速度比傳統數值方法快1000倍,精度接近ECMWF(歐洲氣象中心)。 IBM RXN for Chemistry 預測化學反應路徑和合成路線,已被制藥公司用于加速藥物研發。
  • 2025-02-16 21:28 kevinzu: 6. 教育 Khanmigo(可汗學院) 結合課程內容的個性化教學助手,提供數學、編程等學科的互動輔導,支持蘇格拉底式提問引導。 MathBERT 數學問題求解與公式理解,擅長將自然語言問題轉化為數學表達式。
  • 2025-02-16 21:29 kevinzu: 7. 其他垂直領域 農業:PlantVillage Nuru 通過圖像識別作物病害,覆蓋玉米、小麥等主要農作物,準確率超95%。 物流:OR-Tools(Google) 優化路徑規劃和庫存管理,被UPS等公司用于降低運輸成本。 制造業:Siemens Industrial LLM 分析設備傳感器數據,預測故障并提供維護建議,減少停機時間。
  • 2025-02-16 21:29 kevinzu: 電梯直達 跳轉到指定樓層樓主 keer_zu|版主 樓主  樓主 | 2025-2-16 21:14 | 只看該作者 | 獎勵家園幣回帖獎勵 目前,許多垂直領域的大模型在特定任務中表現卓越,它們通過領域數據的深度優化和任務針對性設計,顯著超越了通用大模型的表現。以下是一些代表性領域及其對應的優秀垂直大模型: 1. 醫療與生物醫學 Med-PaLM 2(Google Health) 專攻醫療問答,支持多模態醫學數據分析(如影像、電子病歷),在USMLE(美國醫師執照考試)問題上的準確
  • 2025-02-16 22:29 kk1123: 對啊 那你說要不要抱緊未來產業 不光這個 還有元宇宙 你不能說人家發展任何未來產業 你就堅守制造業吧
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美女離線巴啦啦222
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8樓 發表于: 02-17 , 來自:江蘇省0==
感覺和芯片/電動車一樣,最后都是一地雞毛
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離線kevinzu
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9樓 發表于: 02-17 , 來自:江蘇省0==
回 巴啦啦222 的帖子
巴啦啦222:感覺和芯片/電動車一樣,最后都是一地雞毛 (2025-02-17 15:09)

不去做就不會一地雞毛,不去做就一定啥都沒有。
必須先做起來,哪怕一地雞毛
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