一、ChatGPT深度复盘

1. ChatGPT：AI的旷世巨作

2. ChatGPT: 前景广阔，打开海量应用场景

3. ChatGPT的前世今生

4. CHATGPT的一小步，AI的一大步

5. CHATGPT到底强在哪？

6. ChatGPT的背后: 强大的AI公司OpenAI

7. Sora核心技术原理及案例解读

(1) Sora 到底是什么？

(2) Sora能超越所有大模型的核心功能到底是什么？

(3) Sora 的出现会对产品设计带来哪些影响？

8. OpenAI的商业模式

9. ChatGPT促使AIGC快速商业化发展

10. 哪些科技巨头不断下注AI行业：

(1) 谷歌：注资3亿美元投资竞品Anthropic

(2) 微软：利用ChatGPT提高产品竞争力

(3) 亚马逊：已将ChatGPT受到运用在各种工作职能中

(4) Stability AI : Stable Diffusion图片生成AI大有可为

(5) Jasper ：采用同类底层技术，证明巨大商业潜力

11. 大模型应用总结与展望

二、市场洞察：ChatGPT——AI平民化的里程碑

1. OpenAI与微软合作加速商业化进程

2. OpenAI 的ChatGPT是AIGC浪潮的一部分

3. 产品发布后用户数分析

4. ChatGPT已能覆盖的能力域

5. ChatGPT具备哪些先进性特征

6. 哪些科技巨头不断下注AI行业：

(1) 谷歌：注资3亿美元投资竞品Anthropic

(2) 微软：利用ChatGPT提高产品竞争力

(3) 亚马逊：已将ChatGPT受到运用在各种工作职能中

(4) Stability AI : Stable Diffusion图片生成AI大有可为

(5) Jasper ：采用同类底层技术，证明巨大商业潜力

(6) 国内厂商(百度&腾讯)：高度关注 积极探索前沿技术

7. AIGC创业公司大比拼：国外ChatGPT的优势遥遥领先并有望延续

8. 国内市场中哪些企业更具优势

(1) 大模型厂商整体测评报告

(2) 主流大模型综合指数分析

① ChatGPT4

② ChatGPT3.5

③ 文心一言

④ 通义千问

⑤ 讯飞星火

⑥ 商汤商量

⑦ ChatGLM

⑧ Vicuna-13B

(3) 各家基础能力对比介绍

(4) 各家产品智商测试案例介绍

(5) 各家产品情商测试案例介绍

(6) 各家产品工作提效案例介绍

9. 国内大模型应用总结与展望

三、技术路径分析：基于人类反馈系统，ChatGPT助力跨模态AI生成应用

1. ChatGPT经历多类技术路线演化过程分析

2. Transformer的应用标志着基础模型时代的开始

3. Transformer奠定生成式AI领域的游戏规则

4. Transformer实现不同技术场景对应的不同技术原理

5. GPT-1 ：借助预训练，进行无监督训练和有监督微调

6. GPT-2 ：采用多任务系统，基于GPT-1进行优化

7. GPT-3取得突破性进展，任务结果难以与人类作品区分开来

8. InstructGPT模型在GPT-3基础上进一步强化

9. ChatGPT核心技术优势

10. ChatGPT第三阶段发展的必然产物

四、行业进程展望： AIGC奠定多场景商用基础

1. ChatGPT已成为AIGC功能矩阵中的重要板块

2. AIGC行业发展经历了三个主要时期

3. AIGC产业链涵盖领域

4. AIGC产业链上下游玩家

5. AIGC有望成为主流内容生产模式

6. 不同模态对应着各种生成技术及应用场景

7. AIGC文本生成技术商业化落地有望优势先发

8. AIGC图像生成技术&音频生成技术&视频生成技术

9. 为AIGC应用生态中的高潜力场景

10. AIGC改变数字内容生产模式

11. AIGC打破传统娱乐体验边界

12. AIGC促进各行业转型升级--教育、金融、医疗、工业

13. AIGC场景应用

(1) AIGC +营销： 从认知到复购的全链路策略支持助手

(2) AIGC +客服：客户线索留存和规则优化已实现

(3) AIGC +办公协同：赋能创新与更进一步的自动化

(4) AIGC +信息安全 ：精准防御 ，高效响应

(5) AIGC +产品/交互设计 ：助力产品上线全面加速

(6) AIGC +基础作业环节 ：合格的办公室文员与助手

(7) AIGC +出海服务： 语言与市场差异带来的阻碍大大降低

(8) AIGC +数据治理 ：激活数据潜能， 驱动治理创新

(9) AIGC +知识管理 ：构建属于企业和员工的“ChatGPT”

(10) AIGC+ERP ：从场景驱动到预测分析，用AI赋能业务管理过程加快商业价值实现

(11) AIGC +MES ：生产执行管理从数据理解走向数据创作

(12) AIGC +软件开发： 全流程智能辅助 ，令开发更专注于产品与业务

(13) AIGC +财税服务：还是解决风控和基础报表问题

(14) AIGC +人力资源 ：效率与决策变革撬动HR变革

(15) AIGC +灵活用工：更明确找什么人、做多少事

五、运营商行业落地方向

1. 运营商行业落地案例分析：

(1) 案例一：某运营商大模型建设实践

① “1+1+1+M+N”五大领域布局大模型

(2) 案例二：某运营商“谛听”客服智能体创新

(3) 案例三：某运营商精细化微调和偏好对齐实践

(4) 案例四：某运营商智能客服大模型实践

(5) 案例五：某运营商2大模型建设与应用成果

(6) 案例六：某运营商大模型评测体系建设实践

(7) 案例七：某运营商营销场景大模型应用分析

(8) 案例八：某运营商反诈安全场景大模型应用

(9) 案例九：某运营商基于AI和信任评估的数据安全治理体系实践

(10) 案例十：某运营商大小模型协同的企业级私域知识检索平台

(11) 案例十一：某运营商基于大模型的智能服务平台升级实践

(12) 案例十二：某运营商动以大模型联结多维时空的营销系统实践

(13) 案例十三：某运营商政企营销场景大模型搜索和数据分析实践

2. ChatGPT如何改变运营商领域？

(1) 机遇与挑战：主动革新？被颠覆？

(2) AI客服：或将开启深度智能化阶段

(3) 业务前端：客户识别及产品匹配有望进一步细化

(4) 业务中端：案头工作AI替代，业务运转效率有望提升

(5) 科技基础：基础设施重构，算力需持续投入

(6) 合规与成本：十字路口上的最大考验

(7) 数据隐私：客户数据的特殊性决定了应用第三方技术的审慎性

(8) 系统稳定：内容输出正确性及系统运行稳定性受制于人

(9) 成本投入：自主与合作，投入与收益之间的取舍

3. Q&A