场景大模型的概念与重要性
随着AI技术的快速发展，行业大模型逐渐成为关注的焦点。然而，第四范式创始人兼CEO戴文渊指出，当前市场上大多数行业大模型实际上是行业大语言模型，无法解决核心业务问题。他提出了“场景大模型”的概念，强调基于不同模态的场景数据训练出的大模型才能真正解决行业问题。
场景大模型的核心在于其能够结合具体行业场景，利用多模态数据进行训练，从而提供更精准的智能决策支持。这种模型不仅能够处理文本数据，还能够整合图像、视频、音频等多种数据形式，为企业提供全方位的解决方案。
第四范式的创新实践
第四范式作为中国智能决策市场的领导者，近期发布了“先知AIOS 5.0”平台。该平台旨在帮助行业客户低门槛训练出解决核心问题的场景大模型。通过这一平台，企业可以轻松实现大模型的私有化部署，保障数据安全，同时预置的AI应用让企业开箱即用，大大降低了AI应用的门槛。
此外，第四范式还推出了大模型推理端侧解决方案ModelHub AIoT，支持在端侧轻松部署如DeepSeek R1、Qwen 2.5、Llama 2/3系列等小尺寸蒸馏模型。这一方案不仅满足了用户对隐私和实时性的需求，还极大降低了AI大模型推理成本，确保在离线环境下仍能正常运行，提供流畅的用户体验。
通往AGI的路径
戴文渊还讨论了通往AGI（通用人工智能）的路径，认为行业大模型是基于自身优势的“纵向道路”。通过不断优化和迭代场景大模型，企业可以在特定领域内实现更高水平的智能化，从而逐步向AGI迈进。
商业模式对比
在商业模式方面，戴文渊对比了OpenAI和第四范式的差异。他指出，第四范式的商业模式更适合中国的To B科技市场。通过提供一体化的解决方案和私有化部署，第四范式能够更好地满足中国企业的需求，助力企业实现智能化转型升级。
未来展望
随着场景大模型的不断发展和应用，AI技术在企业中的应用将更加广泛和深入。第四范式与致远互联的战略合作，将进一步推动协同运营平台的智能化升级，为企业提供更高效、智能的解决方案。
场景大模型代表了AI技术的新趋势，其基于多模态数据的训练和行业场景的深度结合，将为智能决策和企业应用带来革命性的变化。未来，随着技术的不断进步和商业模式的优化，场景大模型将在更多领域发挥其巨大潜力，推动AI技术的广泛应用和持续创新。
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