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原標題：企業內部如何更好落地大模型？我們走訪了 10+ 先行者
關鍵字：模型,能力,數據,成本,解讀
文章來源：Founder Park
內容字數：15164字

內容摘要：

在微軟推出 Copilot 后，工作場景中如何落地 LLM 很快成為業內關注的重點。釘釘、飛書等辦公軟件也快速在最新版本中集成 AI 功能。
對于軟件企業而言，在已有的軟件上增加 AI 功能，并帶來新產值，已經被 Notion、多鄰國等產品所驗證。除此之外，在企業生產場景中，集成 LLM 的能力，并為企業組織賦能，也成為人們關注 AI 落地的一個視角。
Founder Park 研究中心訪談了多位第一批嘗試用新技術在企業內部搭建應用的實踐者。我們觀察到，隨著大模型技術話題的廣泛破圈，相較于以往的技術升級，來自不同領域、行業的企業都更有意愿進行在內部生產環境中嘗試 LLM。
另一方面，應用落地的速度和質量，也與企業本身對技術的理解、技術實踐能力、落地方式選擇息息相關。這份總結性研究，希望為正在思考、探索 LLM 賦能生產的企業一份有價值的參考。
Founders Summary
在企業生產環境中，專家/崗位經驗的數字化、最佳實踐放大、初級員工快速賦能，是目前 LLM 能夠帶來價值的方式。
難以描述規則、或缺乏過程性數據的需求，目前不適合 LLM 應用解決。從有獨特數據積累、小切口功能入手

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文章來源：Founder Park
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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。