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全国服务区域:
百色市(德保县、隆林各族自治县、田东县、平果市、乐业县、靖西市、西林县、田林县、凌云县、那坡县、田阳区、右江区)
南宁市(隆安县、横州市、青秀区、江南区、兴宁区、武鸣区、马山县、邕宁区、宾阳县、西乡塘区、上林县、良庆区)
梅州市(大埔县、五华县、丰顺县、平远县、梅县区、蕉岭县、梅江区、兴宁市)
包头市(九原区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、白云鄂博矿区、昆都仑区、土默特右旗、固阳县、青山区、石拐区)
宜宾市(高县、珙县、江安县、屏山县、兴文县、筠连县、长宁县、南溪区、叙州区、翠屏区)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
沧州市(南皮县、运河区、盐山县、海兴县、肃宁县、黄骅市、新华区、泊头市、东光县、沧县、吴桥县、孟村回族自治县、河间市、任丘市、献县、青县)
攀枝花市(西区、盐边县、仁和区、东区、米易县)
牡丹江市(海林市、宁安市、爱民区、穆棱市、绥芬河市、西安区、东安区、东宁市、林口县、阳明区)
林芝市(米林市、工布江达县、朗县、察隅县、巴宜区、墨脱县、波密县)
保定市(定州市、涿州市、安新县、博野县、曲阳县、清苑区、顺平县、高碑店市、满城区、雄县、莲池区、易县、涞源县、望都县、高阳县、容城县、涞水县、阜平县、定兴县、蠡县、唐县、徐水区、竞秀区、安国市)
银川市(灵武市、西夏区、金凤区、兴庆区、贺兰县、永宁县)
晋城市(泽州县、阳城县、城区、陵川县、高平市、沁水县)
襄阳市(老河口市、襄州区、南漳县、襄城区、保康县、谷城县、樊城区、宜城市、枣阳市)
崇左市(江州区、天等县、大新县、龙州县、扶绥县、宁明县、凭祥市)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
锡林郭勒盟(正蓝旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、多伦县、二连浩特市、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、锡林浩特市)
齐齐哈尔市(甘南县、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、昂昂溪区、讷河市、龙江县、龙沙区、富裕县、泰来县、克东县、拜泉县、依安县、建华区、克山县、碾子山区、铁锋区)
鄂尔多斯市(准格尔旗、乌审旗、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、康巴什区、东胜区、鄂托克前旗)
贵港市(港北区、覃塘区、港南区、桂平市、平南县)
临汾市(隰县、乡宁县、霍州市、曲沃县、安泽县、翼城县、襄汾县、尧都区、侯马市、洪洞县、汾西县、古县、蒲县、永和县、浮山县、大宁县、吉县)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
沈阳市(于洪区、沈河区、辽中区、皇姑区、浑南区、大东区、沈北新区、苏家屯区、康平县、铁西区、法库县、新民市、和平区)
天水市(秦州区、武山县、秦安县、甘谷县、张家川回族自治县、清水县、麦积区)
鹤岗市(向阳区、绥滨县、南山区、萝北县、工农区、东山区、兴安区、兴山区)
台州市(仙居县、玉环市、三门县、路桥区、温岭市、黄岩区、椒江区、临海市、天台县)
酒泉市(瓜州县、肃州区、肃北蒙古族自治县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、玉门市)
山南市(浪卡子县、桑日县、隆子县、乃东区、琼结县、错那市、措美县、曲松县、洛扎县、加查县、贡嘎县、扎囊县)
朝阳市(双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、凌源市、北票市)
昆明市(禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、富民县、晋宁区、西山区、寻甸回族彝族自治县、官渡区、嵩明县、石林彝族自治县、五华区、宜良县、安宁市、东川区、呈贡区)
洛阳市(汝阳县、新安县、涧西区、宜阳县、老城区、西工区、伊川县、瀍河回族区、洛宁县、孟津区、嵩县、栾川县、洛龙区、偃师区)
岳阳市(临湘市、岳阳县、君山区、汨罗市、云溪区、平江县、岳阳楼区、华容县、湘阴县)
益阳市(资阳区、桃江县、安化县、沅江市、赫山区、南县)
娄底市(涟源市、双峰县、娄星区、新化县、冷水江市)
连云港市(赣榆区、灌南县、海州区、东海县、灌云县、连云区)
临沂市(临沭县、沂南县、河东区、兰陵县、平邑县、郯城县、莒南县、沂水县、费县、兰山区、罗庄区、蒙阴县)
扬州市(江都区、广陵区、邗江区、仪征市、高邮市、宝应县)
蚌埠市(禹会区、固镇县、淮上区、蚌山区、龙子湖区、怀远县、五河县)
亳州市(谯城区、蒙城县、涡阳县、利辛县)
郑州市(中原区、二七区、巩义市、金水区、登封市、荥阳市、管城回族区、中牟县、新密市、上街区、新郑市、惠济区)
乐山市(五通桥区、井研县、峨边彝族自治县、夹江县、犍为县、金口河区、马边彝族自治县、沐川县、沙湾区、峨眉山市、市中区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县)
新余市(渝水区、分宜县)
达州市(宣汉县、达川区、渠县、万源市、通川区、大竹县、开江县)
泰州市(姜堰区、靖江市、高港区、泰兴市、海陵区、兴化市)
那曲市(安多县、色尼区、巴青县、比如县、嘉黎县、尼玛县、索县、班戈县、聂荣县、申扎县、双湖县)
嘉兴市(桐乡市、南湖区、平湖市、嘉善县、秀洲区、海宁市、海盐县)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
曲靖市(陆良县、富源县、宣威市、师宗县、会泽县、麒麟区、罗平县、沾益区、马龙区)
周口市(太康县、项城市、沈丘县、川汇区、鹿邑县、商水县、郸城县、淮阳区、西华县、扶沟县)
双鸭山市(饶河县、四方台区、尖山区、友谊县、岭东区、集贤县、宝清县、宝山区)
淮安市(洪泽区、金湖县、淮安区、涟水县、盱眙县、清江浦区、淮阴区)
贵阳市(修文县、南明区、乌当区、白云区、开阳县、云岩区、花溪区、观山湖区、息烽县、清镇市)
宣城市(宣州区、旌德县、郎溪县、宁国市、绩溪县、泾县、广德市)
宁波市(宁海县、余姚市、海曙区、慈溪市、鄞州区、江北区、奉化区、北仑区、象山县、镇海区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)
信阳市(潢川县、商城县、光山县、息县、浉河区、新县、罗山县、平桥区、固始县、淮滨县)
黔东南苗族侗族自治州(施秉县、雷山县、锦屏县、榕江县、剑河县、三穗县、黄平县、台江县、镇远县、凯里市、麻江县、黎平县、天柱县、丹寨县、岑巩县、从江县)
石家庄市(新华区、桥西区、正定县、新乐市、裕华区、深泽县、赞皇县、鹿泉区、无极县、灵寿县、晋州市、藁城区、元氏县、赵县、井陉矿区、井陉县、高邑县、平山县、辛集市、行唐县、长安区、栾城区)
常德市(武陵区、石门县、桃源县、鼎城区、澧县、临澧县、安乡县、汉寿县、津市市)
雅安市(石棉县、天全县、名山区、荥经县、雨城区、汉源县、芦山县、宝兴县)
大庆市(让胡路区、龙凤区、肇州县、肇源县、萨尔图区、红岗区、大同区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县)
重庆市(开州区、奉节县、潼南区、巴南区、九龙坡区、秀山土家族苗族自治县、江北区、南川区、巫山县、永川区、万州区、璧山区、渝中区、武隆区、忠县、涪陵区、荣昌区、丰都县、渝北区、铜梁区、南岸区、綦江区、梁平区、黔江区、巫溪县、江津区、大渡口区、城口县、北碚区、长寿区、彭水苗族土家族自治县、垫江县、大足区、沙坪坝区、云阳县、酉阳土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、合川区)
澳门特别行政区
韶关市(新丰县、乐昌市、乳源瑶族自治县、仁化县、翁源县、武江区、浈江区、南雄市、曲江区、始兴县)
威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)
黑河市(五大连池市、嫩江市、爱辉区、孙吴县、北安市、逊克县)
茂名市(高州市、化州市、电白区、茂南区、信宜市)
北京市(海淀区、丰台区、东城区、朝阳区、延庆区、大兴区、房山区、平谷区、密云区、门头沟区、怀柔区、通州区、顺义区、石景山区、昌平区、西城区)
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西宁市(城西区、城中区、城北区、城东区、湟中区、大通回族土族自治县、湟源县)
长春市(九台区、二道区、南关区、公主岭市、农安县、绿园区、双阳区、榆树市、德惠市、宽城区、朝阳区)
常州市(金坛区、天宁区、溧阳市、钟楼区、武进区、新北区)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、义马市、陕州区、灵宝市、渑池县)
内蒙古自治区
盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)
焦作市(博爱县、中站区、沁阳市、解放区、山阳区、武陟县、马村区、孟州市、温县、修武县)
淮南市(谢家集区、大通区、八公山区、田家庵区、寿县、潘集区、凤台县)
晋中市(介休市、昔阳县、平遥县、榆社县、左权县、和顺县、太谷区、榆次区、祁县、灵石县、寿阳县)
邯郸市(邱县、成安县、临漳县、鸡泽县、复兴区、磁县、邯山区、峰峰矿区、永年区、武安市、馆陶县、大名县、丛台区、肥乡区、涉县、魏县、广平县、曲周县)
广元市(苍溪县、利州区、青川县、旺苍县、昭化区、剑阁县、朝天区)
张掖市(甘州区、民乐县、高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县)
赤峰市(红山区、巴林右旗、宁城县、喀喇沁旗、松山区、林西县、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗、敖汉旗、元宝山区、翁牛特旗、巴林左旗)
五指山市(临高县、东方市、白沙黎族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县、文昌市、琼中黎族苗族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、万宁市、乐东黎族自治县、屯昌县、定安县、昌江黎族自治县)
梧州市(藤县、苍梧县、蒙山县、万秀区、龙圩区、长洲区、岑溪市)
海东市(循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县)
呼和浩特市(赛罕区、新城区、玉泉区、武川县、和林格尔县、托克托县、回民区、清水河县、土默特左旗)
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铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)
兰州市(城关区、永登县、安宁区、榆中县、七里河区、红古区、西固区、皋兰县)
邢台市(临西县、广宗县、柏乡县、南和区、临城县、宁晋县、巨鹿县、任泽区、信都区、新河县、平乡县、威县、襄都区、南宫市、隆尧县、清河县、内丘县、沙河市)
玉林市(陆川县、玉州区、兴业县、北流市、博白县、福绵区、容县)
贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)
宜昌市(兴山县、长阳土家族自治县、秭归县、宜都市、猇亭区、夷陵区、点军区、当阳市、伍家岗区、枝江市、西陵区、五峰土家族自治县、远安县)
吉林市(舒兰市、船营区、永吉县、丰满区、蛟河市、桦甸市、昌邑区、龙潭区、磐石市)
新乡市(原阳县、辉县市、卫辉市、长垣市、新乡县、延津县、凤泉区、卫滨区、红旗区、牧野区、封丘县、获嘉县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
吉安市(永新县、青原区、峡江县、新干县、吉水县、吉安县、安福县、万安县、遂川县、井冈山市、泰和县、永丰县、吉州区)
喀什地区(岳普湖县、泽普县、麦盖提县、巴楚县、叶城县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、莎车县、英吉沙县、喀什市、疏勒县)
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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