课程简介

当下AI早已从一个简单ChatRobot大模型的萌芽发展阶段，一路高歌猛进至AI Agent/端侧模型计算/RAG精准推理计算的三大发展方向。无论是端侧模型凭借边缘计算实现本地化高效推理，再到 RAG 精准检索外部知识库优化大模型输出，代表着AI已从实验室的概念验证，进化为能在企业实战中降本增效、革新流程的强大生产力解决方案，重塑产业格局。

但目前在整个国内市场中，还没有建立起一个清晰的AI落地路径，整个行业AI的渗透率还不足5%，且在AI技术投产中对于模型的使用仅保留在单一模型的使用，而目前最新发展方向早已迈入的长上下文记忆体与多模态融合概念，相比于国外来说AI应用已存在代差，而且在投产的AI项目中对于多端对齐，模型幻觉等AI模型常见问题也缺少工程上的解决方案

本次分享当前国外美国市场对于AI最新的发展趋势以及发展方向，包括open AI为代表的闭源大模型技术下一步迭代方向。同时，基于现有大模型能力美企的产品落地探索以及最新的AI产品演进趋势。最后，结合国内某TOP级服装企业的大模型落地应用案例实际企业场景落地实践，整体使用工程化的思路解决现有大模型技术的现存问题以及实战的避坑指南。课程收益

1、帮助学员了解美国AI市场的研究和分析，了解美企最新 AI发展路线和近三年发展趋势以及产品化落地思考的分享。

2、通过实战案例，帮助学员了解当前国内AI的最新落地工程化解决方案。

3、帮助学员构建对国外前沿AI方向的最新发展趋势视角认知，并从产品视角探讨国内市场大模型的落地路径及对企业的具体化收益。

受众人群

1、AI技术从业者：包括软件工程师与架构师、数据科学家与算法工程师、AI产品经理与技术管理者；

2、企业数字化转型相关人员：包括企业CTO与技术决策者、业务部门负责人、项目经理与实施团队

课程周期

 3H

课程大纲

1、AIGC发展趋势近况

1）25年美国人工智能企业的发展现状与落地方向

2）OpenAI基于GPT产品群发展新动向

2、基于RAG技术大模型实战咨询案例分享

1）以A企业为例的大模型落地实战

2）A企业中大模型落地中常见的幻觉/多用户输出一致性等产品化解决方案

3）A企业AI化改造效率与收益复盘

3、大模型实战经验提炼

4、QA