与中guancun kejin yu Yoping的对话：未开发TOB市场

根据最近的8月21日，垂直和大型模型的发展状态和趋势，垂直模型的最佳实践案例以及中高古兰奇·凯金（Qhongguancun Kejin）开发计划。中古·凯恩（Yu Uping）的总裁尤·奥丁（Yu Uping）和中瓜凯恩（Kejin）副总裁李·Qian（Li Qian）与NetEase和其他技术进行了深入的交流。这种交流持续了三个小时。我最大的感觉是中古·凯金（Khongguancun Kejin）非常实用，只做了一件事。也就是说，垂直模型确实属于TOB场景，做最困难和最有价值的事情，做最困难和最正确的事情。与2024年11月一样，Notease Technology与中冈Kejin总裁Yu Yoing进行了交谈。我的写作给我留下了深刻的印象。他说，中冈·凯恩（Kejin Kejin）是一家“现实”的公司，最大的模型从“风暴”到沉默和沉默的“阶段”。工业信息过程无法停止。这是一条上升的螺旋道，机会有来。 10个月后，在这种交流中，Yu Uping与刘Qian等高管进行了交谈，以获取更多更好的做法。不可否认，他们在过去六个月中取得了成果。不仅收到了该行业中许多重要公司的出色模型订单，而且最近还被选为中国前50名的科学家和技术清单。同时列出的大型模型公司包括DepSeek，Bytedance等。 Yuyuping说，中古Kejin是该行业第一家提出“垂直模型”的公司，现在越来越多的公司正在跟踪。他再次强调，垂直模型产生更多的价值，与典型模型相比，可以在TOB方案中真正实现。垂直模型不是“ 1”型号，而是完整的系统。典型模型者和垂直方向之间的差异应通过增加收入，降低成本和提高效率来实现。简而言之，有些人看着S磨碎天空，而其他人必须现实。 Liu Qian认为，主要的常规模型参与者有三种主要类型，其中一个具有主要的云供应商等等。它的最终战略目标是云业务，第二类是一家出色的模型创业公司，它寻求对模型的巨大创新，诸如中古·凯恩（Qhongguancun Kejin）等公司正在根据技术变革在应用程序级别寻找创新。前两个集中于一般的大型模型，而第三类关注大型垂直模型。关于曲目的选择，Yu Youning说，中guancun Kejin的目的是为客户创造价值，并执行“困难而疲惫的任务”。它们仍然可以选择模型的选择，并可以访问所有LGLOBAL通用模型。同时，他们专注于六个单词。增加收入，降低成本并提高效率。实现这六个单词并不容易。 Yu Uping说，一般的大型模型和LArge垂直模型必须为客户端创造价值并解决实际问题，但是现在我们总体上不能直接使用大型模型。 “幻觉”的问题不容忍，尤其是在TOB的阶段。否则，后果将是严重的。在这一点上，需要一个垂直模型来通过服务来加深特定方案，以解决问题并创造价值。 Yu Uping总结说：“我们是一家大型型号TOB公司。基于一般的大型模型，我们创建了一个大型垂直模型，可帮助公司解决实际问题。” TOB的生存逻辑是“大垂直模型”和“ TOB”。在审查了这些关键字Istratogics之后，这是如何做到的。在对话中，Yu Uping提出了中冈Kejin提出的三级运动策略：“ Platform + Application + Application + Service”。第一层是平台，大型开发模型有助于公司实施大型模型来缩短周期并降低成本。第二层是一个应用程序。它已集成到舞台应用中，以允许公司实现外部增长和更好的内部效率。第三层是服务。它为公司提供了完整的生命周期服务，可适应有效的解决方案和响应。根据刘的说法，特别是为了服务，中古·凯恩协会提供了“轻咨询”。因为某些客户对大型模型的整合以及整合场景，需求和想法的整合感到困惑。这就要求您加深您的Aprint Linesou是客户，参与上层设计，并真正相信其AI的价值。 “我们的服务不仅是分销，而且计划涵盖实施大型模型，解决方案设计，解决方案等的战略规划。” Rongye，中央国有企业，政府事务和法律事务，零售业，工业制造业和汽车行业已为数十个FO提供服务Rtune 500客户中国银行的工业和商业银行，中国邮政银行。美国证券，中国保险，蒂肯，我们为超过2,000多个主要公司客户提供了最后一英里的价值交付和服务保证，包括保险，国民证券，州电网，中国海军建设，中国Changuan，Schaneider Electric，Saic Group，B＆B，B＆B，Giants，Keenx等。实施TOB大型模型的三年趋势也解释了CodeOpen IIG。 Yu Uping对开源的开发非常乐观，并且是开源的。我们认为ATH对大型垂直公司非常有益。确定没有重要的发展市场发展，并且应该对开源进行教育。 Yu Youging设定了一个示例。当DeepSeek出来时，在此期间，我们处于大量命令。许多客户称为DepSeek，然后慢慢减少。通常，人工智能无法替代业务级别的产品s。该结论也可以从历史浪潮中的经验中提取。 “人工智能远非所有人都是程序员的舞台。他们需要专家来提供专业服务，而且潜力很大。”最后，Liu Qian在减速基本模型的代际节奏的阶段补充说，例如，每个人都期望的GPT5并没有具有生机化的变化。转化工业效率技术可能性以及加深与商业场景一体化的能力的工程能力已成为确定竞争情况的中心变量。这正是中冈·凯金（Kejin）累积并用NetASE技术存入的。关注我们以获取更多详细信息和详细内容。