金融业生成式AI走到了哪一步；大模型浪潮迈入新阶段；百度发布国内首个“产业级”医疗大模型丨AI新零售早报
AI营销观察
《金融业生成式AI走到了哪一步？这场大会上反复提及，面临哪些挑战？》
在金融业，生成式AI已经在一些领域和场景中初步落地，如营销等。优点：可以帮助金融机构提升客户体验、优化业务流程、降低成本和风险、创造价值等。挑战和风险：如技术复杂性、数据安全性等。这些问题需要金融机构和相关方共同关注和解决，以确保生成式AI的合理使用。（来源：“券商中国”微信公众号）
《亚马逊豪掷40亿美元，要再造一个AI巨头》
Anthropic面临的资金困境：由于生成式AI的门槛高、成本高、盈利难，Anthropic需要大量的资金和计算资源来训练和部署大模型，而其目前的融资额远远不够。生成式AI领域的竞争格局：亚马逊外，谷歌、微软等巨头都在加注AI，类似Anthropic这样的初创后来者，或将成为最大的变数。（来源：“创业邦”微信公众号）
《进军垂直行业大模型领域，云测数据三重思维继续引领AI数据服务》
云测数据的三重思维，即聚焦赛道、纵横升级、坚守底线。AI数据服务需要进行标准化、工程化、场景化的升级，以满足大模型的海量数据需求。云测数据做垂直行业大模型的AI数据服务，首要的关键点是价值考量，要做有积累、有基础的领域。（来源：“智能相对论”微信公众号）
大模型应用观察
《15小时、几千元训完中文版LLaMA2！低成本方案全面开源，包含代码权重，支持商用》
Colossal-LLaMA-2是由Colossal-AI团队开发的一个中文能力增强模型，它在LLaMA-2的基础上，通过词表扩充、数据构建、多阶段训练等策略，实现了中英文能力的快速迁移和提升。Colossal-LLaMA-2的方案完全开源，包括全套训练流程、代码及权重。还提供了一个完整的评估体系框架ColossalEval，以实现低成本的可复现性。（来源：“量子位”微信公众号）
《大模型浪潮迈入新阶段：从Pretrain到SFT | CCF C³》
大模型技术在ToP（Professional Consumer）场景中能更好地发挥作用，如内容创作者、程序员等专业从业者可以利用大模型来提高工作效率和质量。局限性：推理和规划能力不足等。大模型技术将带来数智经营2.0时代，也将给产品链路、工作模式等带来颠覆性的新范式。（来源：“量子位”微信公众号）
《千呼万唤终于出来，百度发布国内首个“产业级”医疗大模型！》
灵医大模型是国内首个产业级、商业化落地、面向大健康上下游开放试用和测评的医疗大模型，旨在解决医疗行业的效率、安全和体验问题。基于百度文心大模型底座，结合海量的医疗数据和知识，具备文档理解、病历生成和医疗问答等多方面AI原生能力，通过严格的评测，表现出优异的准确性、稳定性和涌现能力。（来源：“灵医智惠”微信公众号）【完】
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