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西宁市(城中区、湟源县、大通回族土族自治县、城西区、城北区、城东区、湟中区)
马鞍山市(花山区、雨山区、和县、博望区、当涂县、含山县)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、九寨沟县、马尔康市、金川县、茂县、红原县、若尔盖县、理县、汶川县、黑水县、壤塘县、阿坝县、小金县)
抚州市(广昌县、南丰县、临川区、宜黄县、东乡区、崇仁县、黎川县、资溪县、乐安县、金溪县、南城县)
南昌市(南昌县、青山湖区、西湖区、新建区、东湖区、进贤县、安义县、青云谱区、红谷滩区)
日喀则市(聂拉木县、白朗县、仲巴县、康马县、江孜县、萨嘎县、谢通门县、南木林县、亚东县、仁布县、吉隆县、定日县、桑珠孜区、萨迦县、昂仁县、定结县、岗巴县、拉孜县)
孝感市(孝昌县、应城市、孝南区、云梦县、大悟县、汉川市、安陆市)
郑州市(新密市、荥阳市、二七区、中原区、中牟县、巩义市、上街区、金水区、新郑市、惠济区、登封市、管城回族区)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、锦屏县、台江县、丹寨县、三穗县、凯里市、黎平县、镇远县、雷山县、施秉县、榕江县、从江县、天柱县、岑巩县、剑河县、黄平县)
盐城市(盐都区、亭湖区、建湖县、响水县、射阳县、东台市、大丰区、滨海县、阜宁县)
玉林市(玉州区、北流市、陆川县、容县、福绵区、博白县、兴业县)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、陇川县、芒市、梁河县、瑞丽市)
张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、山丹县、甘州区)
丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县)
普洱市(江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县)
衢州市(柯城区、衢江区、江山市、常山县、开化县、龙游县)
深圳市(光明区、龙华区、南山区、坪山区、龙岗区、宝安区、福田区、盐田区、罗湖区)
双鸭山市(岭东区、尖山区、四方台区、宝山区、集贤县、友谊县、宝清县、饶河县)
益阳市(安化县、桃江县、赫山区、资阳区、沅江市、南县)
汕头市(澄海区、龙湖区、潮阳区、濠江区、金平区、南澳县、潮南区)
阿克苏地区(阿瓦提县、库车市、拜城县、新和县、沙雅县、乌什县、柯坪县、阿克苏市、温宿县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)
鹤壁市(浚县、淇县、山城区、鹤山区、淇滨区)
商丘市(宁陵县、民权县、睢阳区、柘城县、夏邑县、永城市、虞城县、睢县、梁园区)
北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)
凉山彝族自治州(西昌市、雷波县、木里藏族自治县、美姑县、昭觉县、越西县、普格县、盐源县、冕宁县、甘洛县、会东县、德昌县、布拖县、喜德县、金阳县、宁南县、会理市)
嘉兴市(海宁市、桐乡市、秀洲区、南湖区、海盐县、嘉善县、平湖市)
赤峰市(阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、宁城县、松山区、巴林左旗、林西县、喀喇沁旗、翁牛特旗、克什克腾旗、红山区、敖汉旗、元宝山区)
达州市(达川区、开江县、大竹县、万源市、宣汉县、渠县、通川区)
甘孜藏族自治州(炉霍县、道孚县、康定市、理塘县、九龙县、白玉县、泸定县、雅江县、甘孜县、乡城县、新龙县、色达县、得荣县、丹巴县、石渠县、德格县、稻城县、巴塘县)
株洲市(醴陵市、渌口区、炎陵县、茶陵县、攸县、荷塘区、天元区、石峰区、芦淞区)
广州市(增城区、番禺区、海珠区、黄埔区、花都区、白云区、荔湾区、南沙区、越秀区、从化区、天河区)
滨州市(无棣县、阳信县、沾化区、博兴县、邹平市、滨城区、惠民县)
十堰市(竹溪县、丹江口市、张湾区、郧西县、茅箭区、竹山县、房县、郧阳区)
信阳市(息县、潢川县、平桥区、淮滨县、固始县、罗山县、新县、浉河区、商城县、光山县)
肇庆市(端州区、广宁县、高要区、四会市、德庆县、鼎湖区、封开县、怀集县)
阜阳市(颍泉区、颍州区、颍上县、阜南县、界首市、临泉县、颍东区、太和县)
滁州市(全椒县、来安县、琅琊区、南谯区、明光市、天长市、凤阳县、定远县)
厦门市(翔安区、同安区、湖里区、海沧区、思明区、集美区)
呼伦贝尔市(根河市、海拉尔区、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、牙克石市、阿荣旗、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、茫崖市、格尔木市、天峻县、都兰县)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、绿春县、开远市、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、弥勒市、泸西县、建水县、红河县、石屏县、蒙自市)
威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)
昌都市(类乌齐县、洛隆县、左贡县、丁青县、贡觉县、卡若区、江达县、察雅县、芒康县、八宿县、边坝县)
吕梁市(孝义市、石楼县、汾阳市、柳林县、临县、文水县、岚县、方山县、兴县、交口县、交城县、离石区、中阳县)
保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)
眉山市(东坡区、丹棱县、彭山区、青神县、洪雅县、仁寿县)
漳州市(龙海区、云霄县、诏安县、芗城区、南靖县、平和县、东山县、华安县、龙文区、长泰区、漳浦县)
阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)
临汾市(古县、汾西县、曲沃县、吉县、尧都区、侯马市、霍州市、翼城县、安泽县、襄汾县、隰县、永和县、蒲县、洪洞县、浮山县、大宁县、乡宁县)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
淄博市(桓台县、临淄区、高青县、张店区、周村区、沂源县、博山区、淄川区)
安顺市(西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)
绍兴市(诸暨市、越城区、柯桥区、上虞区、嵊州市、新昌县)
西藏自治区
百色市(那坡县、田阳区、平果市、德保县、田东县、靖西市、右江区、隆林各族自治县、田林县、西林县、乐业县、凌云县)
鹤岗市(兴山区、绥滨县、南山区、萝北县、东山区、兴安区、工农区、向阳区)
徐州市(泉山区、邳州市、铜山区、沛县、丰县、鼓楼区、睢宁县、新沂市、云龙区、贾汪区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、扶余市、宁江区)
长治市(黎城县、长子县、沁源县、潞州区、上党区、沁县、武乡县、襄垣县、潞城区、屯留区、壶关县、平顺县)
铜仁市(石阡县、德江县、万山区、玉屏侗族自治县、碧江区、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、江口县、思南县)
池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)
泸州市(叙永县、龙马潭区、合江县、纳溪区、古蔺县、江阳区、泸县)
毕节市(织金县、黔西市、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、赫章县、纳雍县、大方县)
安康市(岚皋县、汉阴县、镇坪县、紫阳县、石泉县、白河县、汉滨区、旬阳市、宁陕县、平利县)
襄阳市(保康县、枣阳市、宜城市、樊城区、老河口市、谷城县、南漳县、襄州区、襄城区)
聊城市(冠县、东阿县、茌平区、临清市、莘县、阳谷县、东昌府区、高唐县)
白山市(江源区、浑江区、靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市)
秦皇岛市(山海关区、卢龙县、青龙满族自治县、北戴河区、海港区、昌黎县、抚宁区)
邯郸市(临漳县、武安市、涉县、成安县、鸡泽县、峰峰矿区、丛台区、广平县、魏县、复兴区、磁县、曲周县、永年区、邯山区、馆陶县、邱县、大名县、肥乡区)
大理白族自治州(漾濞彝族自治县、宾川县、大理市、弥渡县、洱源县、鹤庆县、南涧彝族自治县、剑川县、祥云县、巍山彝族回族自治县、永平县、云龙县)
海东市(循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、平安区、乐都区、民和回族土族自治县)
通辽市(扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、开鲁县、科尔沁区)
福州市(闽侯县、鼓楼区、台江区、长乐区、平潭县、马尾区、永泰县、福清市、闽清县、连江县、罗源县、晋安区、仓山区)
武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市)
金华市(兰溪市、磐安县、义乌市、婺城区、金东区、永康市、武义县、浦江县、东阳市)
黑河市(北安市、逊克县、爱辉区、孙吴县、五大连池市、嫩江市)
长沙市(雨花区、望城区、浏阳市、开福区、长沙县、宁乡市、芙蓉区、天心区、岳麓区)
朝阳市(凌源市、朝阳县、双塔区、龙城区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县)
大同市(浑源县、灵丘县、新荣区、云州区、广灵县、云冈区、左云县、平城区、天镇县、阳高县)
甘南藏族自治州(临潭县、迭部县、玛曲县、卓尼县、舟曲县、夏河县、碌曲县、合作市)
天水市(甘谷县、张家川回族自治县、秦安县、武山县、秦州区、麦积区、清水县)
舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
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邢台市(柏乡县、广宗县、襄都区、临西县、宁晋县、临城县、沙河市、新河县、任泽区、巨鹿县、清河县、隆尧县、信都区、内丘县、南宫市、威县、南和区、平乡县)
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黄山市(屯溪区、黄山区、黟县、歙县、徽州区、休宁县、祁门县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、晴隆县、贞丰县、兴义市、安龙县、册亨县、望谟县、普安县)
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伊犁哈萨克自治州(特克斯县、尼勒克县、奎屯市、新源县、伊宁县、巩留县、霍尔果斯市、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、伊宁市)
德州市(齐河县、禹城市、临邑县、陵城区、德城区、武城县、宁津县、乐陵市、夏津县、庆云县、平原县)
中山市
许昌市(鄢陵县、禹州市、长葛市、襄城县、魏都区、建安区)
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本溪市(平山区、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、明山区、桓仁满族自治县)
广西壮族自治区
乌鲁木齐市(头屯河区、达坂城区、乌鲁木齐县、水磨沟区、沙依巴克区、天山区、新市区、米东区)
石河子市(新星市、可克达拉市、胡杨河市、铁门关市、北屯市、五家渠市、白杨市、昆玉市、双河市、图木舒克市、阿拉尔市)
锦州市(北镇市、凌海市、太和区、黑山县、义县、凌河区、古塔区)
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大庆市(龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、让胡路区、肇源县、萨尔图区、林甸县、红岗区、肇州县)
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阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
此次发布的商业航天卓越供应平台就像一个商业卫星全产业链的大超市，包括商品库、线上商城、线下超市等，相关单位和企业可以通过这个平台采购卫星核心部件、关键设备乃至技术服务。
中国空间技术研究院杨晓宁：我们首批发布了200多种产品，这产品有100多种实物产品，还有八十几种服务等等，主要是把航天人这些年，作为航天“国家队”积累下来的这些技术、方法、产品，整个都开发出来放到这里，供大家选购。
据介绍，该平台建成后，将通过“模块化设计+工业化生产+一体化服务”，推动商业航天技术和产品的标准化、模块化和低成本化，促进供应链发展。
中国空间技术研究院杨晓宁：商业航天不是某个公司的事，它是个国家战略，国家队的加入有利于这个行业的高质量发展，把最好的产品，最好的服务，最好的管理，最好的经验加载到商业航天上，才能助推商业航天高质量发展。
据知情人士透露，美国国防部的三名高级官员因涉嫌未经授权的信息披露被停职，于周五被解雇。
在周六的一份联合声明中，这些官员声称五角大楼“在我们离职之际用毫无根据的攻击诋毁我们的人格”。
美媒此前报道，国防部长皮特・赫格塞斯的高级顾问丹・考德威尔因涉嫌未经授权的信息披露接受调查后，在X平台上发布了该声明。赫格塞斯的副幕僚长达林・塞尔尼克以及国防部副部长史蒂夫・范伯格的幕僚长科林・卡罗尔本周也被解雇，他们在声明上签了名。
这三人写道：“目前，我们仍未被告知究竟为何接受调查，是否仍有正在进行的调查，或者一开始是否真的有对‘泄密’的调查。”他们还补充说：“我们三人都曾身着军装为国家荣誉服务——我们中的两人曾在伊拉克和阿富汗战争中服役。基于我们的共同服役经历，我们明白信息安全的重要性，并每天都在努力保护它。”
赫格塞斯的幕僚长乔・卡斯珀在3月份宣布，在五角大楼为埃隆・马斯克安排的机密简报被泄露给《纽约时报》后，国防部将展开广泛的泄密调查，包括使用测谎仪。
这三名被解雇的官员表示他们将继续支持政府，他们写道：“尽管这段经历令人难以忍受，但我们仍然支持特朗普-万斯政府让五角大楼再次强大并通过实力实现和平的使命。我们希望未来能以不同的身份支持这些努力。”
专题：2025商界木兰年会
文|《中国企业家》记者闫俊文
编辑|张晓迪
图片来源|中企图库
4月18日~19日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第十七届）商界木兰年会在北京举办。在“开幕对话”环节，数坤科技创始人、CEO马春娥作为主理人，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍，围绕“大模型迭代”进行了访谈对话。
精彩观点如下：
1．如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。
2．技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的。
3．当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
4．通用的Agent，在中国只有两家半大厂的机会。
5．创业者经常犯的一个误区叫线性外推。刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，大多数的情况是，轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
6．大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人。
7.Agent端记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，但远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
以下为对话实录，有删减：
头部公司共识：将军赶路不追小兔
马春娥：大模型技术正加速向千行百业渗透，企业在推动大模型商业化落地时最需要突破的核心瓶颈是什么？
黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek，我们投的MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。用一句老话来说，“将军赶路不追小兔”，技术正在疾速驶向未来的列车上，现在让大家跳下车抓紧时间去做商业化，至少我们对投资的大模型公司没有这样的压力和期望值。
春节的时候，理想汽车创始人李想给我发了一个图片，人类过去的应用上达到一亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我觉得DeepSeek这个团队卓越的地方在于没有停下来。那时候，大家都在用，抱怨怎么老是宕机，服务不好。这是泼天的财富，但DeepSeek没有停下来，说我去布服务器，把几个亿的用户服务好，他们继续向AGI的高峰攀登。
明势创投创始合伙人黄明明
技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的，今天所有中国最优秀的头部公司，春节后，我们谈过一圈，大家达成了一个共识，将军赶路不追小兔，所有人应该朝着人类文明的更高峰攀登。
王磊：我们做垂直赛道，坚持的一个方法论就是数据、模型和决策，尤其从业务决策的角度去反过来看数据和模型怎么结合，再去发挥出我们过去一些想做但做不到，有了模型之后可能实现的一些场景和工作。
我们讲三个阶段，模型初期是发挥一个升级的作用，中期要发挥一个泛化到行业赋能的作用，长期来讲我们希望它能够起到行业革新的作用。
马杰：第一，我们喜欢跟什么样的人合作？我们不看它有没有数据，这个场景是不是立刻能AI化，甚至不看它有没有预算，我们看的第一件事情是这位创始人、董事长是不是有对AI必须要做出变革的决心。
AI本身是一个非常牛的生产力，但是它只是生产力，所有的价值来自于领域，领域中的价值从哪里来？价值的流动是：当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
新的生产力解决了过去很多没有解决的问题，还创造出了很大的新增价值，新增价值也是看谁有信心和决心去把它抓住。
陈妍：第一，在腾讯，并不是每一个部门都在做大模型研发，我们也有长期运营的一些业务。我们可能要思考一件事情，自己深耕很久的研发过程以及产品用户体验的全过程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型结合，进行提效以及创新，这个思考是要伴随着工作的每一个环节里面。
第二，我觉得大模型的创新一定不是无中生有的，如果我们在这个领域积累得越深，那我们在这个领域里去拥抱大模型所取得的成功的几率越大。
创业者不要做线性外推
马春娥：现在如果去创业，有哪些建议，当前AI发展面临哪些挑战和难题？
黄明明：第一，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件和人工智能技术持续积累的一个必然的结果，你看到的只是冰山上的一角。在未来的5年、10年会有更多的DeepSeek时刻的涌现。
第二点，有种说法，中国的AI创业者缺算力，或者缺全球顶尖AI的人才，缺资金，资金的量级和海外顶尖的大模型公司差了1~2个数量级，但我觉得都不缺，DeepSeek得到了主流美国技术行业的认可。
有一点很核心的叫敢为人先，过去30年，我们积累下的底子，是通过成为别人的供应商帮别人打工。到了今天，当这些底层的硬件、软件和人工智能技术结合在一起的时候，我们会在很多领域产生一些原始性的创新，今天的创业者不要简单复制美国的模式。
创业者经常犯的一个误区叫线性外推。今天刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，就是传统行业+AI，我们看到大多数的情况是轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
创业者应避开主力模型厂商和大厂的主力赛道。我觉得通用型的Agent一定会到来，在1~2年之内，我们今天在座的所有人都会有一个自己通用的AI助理，它帮你处理日常的文件、电话，订机票、订酒店，但是对不起，这样通用的Agent，我认为在中国只有两家半大厂的机会。
王磊：第一，多模态大模型过于注重于机器本身端到端的生成，我们在做图、文、音生成时，需要把用户的创造力和机器的创造力结合在一起。
中科闻歌董事长王磊
第二，在混合模态的语义理解方面，图、文、音、视频或者更泛模态的东西，怎么能够在一个语义框架里面去做理解和认知，这个目前关注还是有点少，ChatGPT-4o也做了一些识别文本、识别照片的动作，但是在更加丰富的语义内容里面的一些因果关系或者是相关关系的识别，甚至是一些推理，不同模态的信号输入以后，怎么样去做统一的理解和决策？
多模态未来肯定是往泛模态方向去发展，除了关注生成之外，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破是非常关键和重要的。
马杰：不管企业是大是小，都在AI这个巨大的浪潮中有非常大的机会，比如有的行业偏传统，可能规模很大，但是数据的积累信息化、智能化还没有做好，能不能做这件事情？其实我觉得是可以的，核心是要有决心。
有人说AI可能会剥夺年轻人的工作机会，特别是像年轻一点的入门级的这些设计师、程序员，但我看到了更多的机会。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间变成一个行业的资深销售，有些行业的人才是不足的，但在大模型的帮助下，反而用一个聪明的新人就可以解决这个问题。
陈妍：第一，数据，数据是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂类数据，还是通用的数据，我们希望是合规并且优良的数据。大模型就是这样的，你喂垃圾，它就会吐垃圾。
腾讯设计杰出专家陈妍
另外一个点，在具体的落地应用上面，其实大家现在用到的大模型更多还是裸模，用到实际工作还需要很多应用的转换。
Agent还没到卷成本的地步
马春娥：未来的1至3年，你们看到了哪些行业趋势，对企业家有哪些建议？
黄明明：现在是先训语言模型，再训VLM（视频语言模型），将来一定是语言模型和VLM融合在一起再train（训练）。我再举一个更有意思的例子，模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解，这两点是同等作用，甚至是齐头并进的。
怎么对物理世界的理解、对Agent端的记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
王磊：AI走向行业，首先有一个正确的观念去认知它，AI这个技术现在处于什么地方，它的长处和短处是什么？尤其是DeepSeek出来以后，大家的认知越来越正确和客观，这需要大家用开放的心态去拥抱，这个过程需要由点上的升级到面上的赋能，最后到行业级的革新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3~5年我们一定可以看到的一个场景和局面。
马杰：未来谁都会用到AI，甚至它就在你公司里，你只是决策，要招几个程序员，招几个AI训练工程师，未来AI就是这样，无处不在，而且它很普惠。
零一万物联合创始人马杰
AI的价格从前年的几十美元每百万token，到现在，中国平均价格已经是1元人民币每百万token了，这个价格的飞速下降以及性能的飞速提升，已经接近或者到达这个技术的普惠点了。
陈妍：大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人，所以对于普通人，每一个生活在这个年代的人来说，拥抱大模型，多去体验它，继续在自己的行业里深耕，某一天就能够迸发出我们的灵感和创新。
新闻结尾
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