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MY1277.蜜芽忘忧草COME:情感交织的深层描绘》售后观看电话观看服务中心成立于2009年,
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白城市(洮北区、大安市、镇赉县、通榆县、洮南市)

临沧市(沧源佤族自治县、凤庆县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、临翔区、镇康县、耿马傣族佤族自治县)

晋中市(介休市、平遥县、昔阳县、榆次区、寿阳县、祁县、榆社县、和顺县、左权县、太谷区、灵石县)

海南藏族自治州(同德县、兴海县、共和县、贵南县、贵德县)

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茂名市(高州市、信宜市、电白区、茂南区、化州市)

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石家庄市(灵寿县、井陉县、辛集市、赵县、新乐市、深泽县、藁城区、行唐县、赞皇县、元氏县、无极县、鹿泉区、高邑县、平山县、长安区、晋州市、裕华区、桥西区、井陉矿区、栾城区、正定县、新华区)

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漳州市(龙文区、云霄县、诏安县、东山县、平和县、长泰区、龙海区、华安县、芗城区、漳浦县、南靖县)

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阿勒泰地区(布尔津县、福海县、吉木乃县、富蕴县、青河县、阿勒泰市、哈巴河县)

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昌都市(类乌齐县、洛隆县、卡若区、丁青县、察雅县、边坝县、左贡县、江达县、芒康县、八宿县、贡觉县)

安顺市(西秀区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县)

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泸州市(古蔺县、纳溪区、江阳区、龙马潭区、泸县、叙永县、合江县)

澳门特别行政区

扬州市(仪征市、广陵区、宝应县、邗江区、江都区、高邮市)

许昌市(襄城县、建安区、鄢陵县、长葛市、禹州市、魏都区)

忻州市(繁峙县、神池县、五寨县、岢岚县、定襄县、河曲县、静乐县、五台县、代县、宁武县、偏关县、保德县、忻府区、原平市)

黄冈市(红安县、黄州区、黄梅县、浠水县、英山县、罗田县、麻城市、团风县、武穴市、蕲春县)

咸宁市(通山县、咸安区、嘉鱼县、通城县、崇阳县、赤壁市)

呼和浩特市(玉泉区、和林格尔县、回民区、武川县、清水河县、赛罕区、新城区、托克托县、土默特左旗)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

株洲市(天元区、荷塘区、茶陵县、芦淞区、石峰区、炎陵县、攸县、渌口区、醴陵市)

厦门市(湖里区、集美区、海沧区、同安区、思明区、翔安区)

惠州市(惠阳区、博罗县、龙门县、惠城区、惠东县)

海东市(循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、平安区、互助土族自治县)

陇南市(文县、宕昌县、康县、礼县、西和县、成县、两当县、武都区、徽县)

广安市(邻水县、广安区、武胜县、华蓥市、岳池县、前锋区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

济南市(平阴县、钢城区、莱芜区、历城区、历下区、天桥区、槐荫区、市中区、章丘区、商河县、长清区、济阳区)

成都市(崇州市、大邑县、新都区、青羊区、温江区、武侯区、金牛区、青白江区、成华区、简阳市、龙泉驿区、郫都区、双流区、蒲江县、都江堰市、新津区、金堂县、锦江区、彭州市、邛崃市)

临汾市(曲沃县、永和县、安泽县、霍州市、隰县、洪洞县、浮山县、乡宁县、吉县、翼城县、大宁县、尧都区、汾西县、古县、蒲县、襄汾县、侯马市)

驻马店市(上蔡县、汝南县、驿城区、平舆县、正阳县、确山县、西平县、遂平县、泌阳县、新蔡县)

南宁市(隆安县、兴宁区、西乡塘区、江南区、马山县、武鸣区、良庆区、上林县、宾阳县、横州市、青秀区、邕宁区)

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、呼图壁县、昌吉市、奇台县、阜康市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县)

日喀则市(江孜县、定日县、谢通门县、仲巴县、南木林县、康马县、岗巴县、仁布县、聂拉木县、白朗县、亚东县、桑珠孜区、萨迦县、昂仁县、萨嘎县、定结县、吉隆县、拉孜县)

贵港市(港南区、覃塘区、港北区、平南县、桂平市)

邢台市(巨鹿县、隆尧县、平乡县、信都区、清河县、内丘县、沙河市、襄都区、临城县、任泽区、南宫市、临西县、新河县、广宗县、柏乡县、威县、宁晋县、南和区)

黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、望谟县、普安县、安龙县、晴隆县、兴仁市、兴义市、册亨县)

岳阳市(君山区、岳阳楼区、平江县、临湘市、华容县、岳阳县、汨罗市、云溪区、湘阴县)

秦皇岛市(卢龙县、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、海港区、山海关区、昌黎县)

朔州市(应县、山阴县、朔城区、平鲁区、右玉县、怀仁市)

武汉市(新洲区、洪山区、青山区、江夏区、江汉区、江岸区、武昌区、黄陂区、蔡甸区、汉南区、东西湖区、汉阳区、硚口区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

果洛藏族自治州(甘德县、达日县、久治县、班玛县、玛沁县、玛多县)

阜新市(清河门区、太平区、海州区、彰武县、新邱区、细河区、阜新蒙古族自治县)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)

甘孜藏族自治州(康定市、丹巴县、乡城县、道孚县、雅江县、稻城县、九龙县、石渠县、巴塘县、白玉县、得荣县、甘孜县、泸定县、色达县、德格县、理塘县、炉霍县、新龙县)

常德市(安乡县、桃源县、澧县、汉寿县、石门县、津市市、武陵区、临澧县、鼎城区)

阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、马尔康市、茂县、小金县、红原县、理县、汶川县、松潘县、阿坝县、金川县、黑水县、若尔盖县、九寨沟县)

贵阳市(息烽县、乌当区、观山湖区、南明区、清镇市、云岩区、修文县、白云区、花溪区、开阳县)

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、布拖县、盐源县、西昌市、美姑县、雷波县、会理市、甘洛县、金阳县、昭觉县、冕宁县、会东县、普格县、宁南县、越西县、德昌县、喜德县)

北京市(门头沟区、顺义区、密云区、通州区、怀柔区、延庆区、平谷区、石景山区、朝阳区、房山区、大兴区、东城区、昌平区、西城区、丰台区、海淀区)

塔城地区(塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、托里县、裕民县、额敏县、沙湾市)

衢州市(江山市、开化县、衢江区、常山县、柯城区、龙游县)

辽阳市(白塔区、太子河区、弓长岭区、文圣区、辽阳县、宏伟区、灯塔市)

毕节市(赫章县、纳雍县、大方县、织金县、黔西市、金沙县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县)

平顶山市(汝州市、宝丰县、湛河区、郏县、叶县、鲁山县、新华区、舞钢市、卫东区、石龙区)

山南市(浪卡子县、隆子县、乃东区、曲松县、加查县、错那市、桑日县、贡嘎县、措美县、洛扎县、琼结县、扎囊县)

吉安市(吉安县、吉水县、新干县、永新县、青原区、万安县、永丰县、吉州区、泰和县、遂川县、安福县、峡江县、井冈山市)

淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)

海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

柳州市(柳城县、柳南区、城中区、柳江区、柳北区、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、鱼峰区、鹿寨县)

宁夏回族自治区

桂林市(七星区、灵川县、象山区、全州县、平乐县、龙胜各族自治县、灌阳县、叠彩区、永福县、秀峰区、阳朔县、兴安县、荔浦市、资源县、恭城瑶族自治县、临桂区、雁山区)

西藏自治区

新乡市(长垣市、原阳县、红旗区、新乡县、卫辉市、延津县、牧野区、封丘县、凤泉区、卫滨区、辉县市、获嘉县)

拉萨市(墨竹工卡县、达孜区、堆龙德庆区、城关区、尼木县、当雄县、曲水县、林周县)

商丘市(永城市、夏邑县、虞城县、民权县、睢县、宁陵县、梁园区、睢阳区、柘城县)

白山市(临江市、江源区、靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、浑江区)

荆州市(监利市、松滋市、洪湖市、石首市、沙市区、江陵县、荆州区、公安县)

张家界市(桑植县、永定区、慈利县、武陵源区)

肇庆市(鼎湖区、广宁县、德庆县、封开县、端州区、四会市、高要区、怀集县)

衡阳市(蒸湘区、珠晖区、石鼓区、衡南县、南岳区、衡阳县、衡东县、衡山县、祁东县、耒阳市、雁峰区、常宁市)

张家口市(阳原县、桥东区、下花园区、桥西区、万全区、沽源县、蔚县、张北县、康保县、崇礼区、怀安县、尚义县、涿鹿县、赤城县、宣化区、怀来县)

六安市(舒城县、金寨县、裕安区、霍山县、霍邱县、金安区、叶集区)

临沂市(河东区、兰山区、沂南县、费县、莒南县、蒙阴县、郯城县、临沭县、沂水县、兰陵县、平邑县、罗庄区)

佛山市(三水区、南海区、顺德区、高明区、禅城区)

绵阳市(安州区、平武县、梓潼县、北川羌族自治县、江油市、游仙区、涪城区、三台县、盐亭县)

沧州市(南皮县、黄骅市、青县、沧县、孟村回族自治县、运河区、海兴县、任丘市、泊头市、河间市、盐山县、吴桥县、献县、新华区、东光县、肃宁县)

鹤岗市(兴安区、萝北县、向阳区、兴山区、工农区、东山区、南山区、绥滨县)

泉州市(丰泽区、德化县、惠安县、南安市、永春县、洛江区、晋江市、金门县、泉港区、安溪县、石狮市、鲤城区)

长治市(长子县、黎城县、沁源县、上党区、沁县、屯留区、潞城区、平顺县、武乡县、潞州区、壶关县、襄垣县)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、尉犁县、博湖县、焉耆回族自治县、和静县、和硕县、轮台县、若羌县、且末县)

黔南布依族苗族自治州(瓮安县、独山县、荔波县、贵定县、惠水县、罗甸县、平塘县、都匀市、龙里县、福泉市、三都水族自治县、长顺县)

百色市(田林县、田阳区、右江区、田东县、平果市、靖西市、凌云县、隆林各族自治县、西林县、那坡县、德保县、乐业县)

濮阳市(台前县、濮阳县、范县、南乐县、华龙区、清丰县)

长春市(绿园区、农安县、公主岭市、宽城区、德惠市、朝阳区、榆树市、二道区、双阳区、九台区、南关区)

池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)

三沙市(南沙区、西沙区)

赣州市(寻乌县、于都县、石城县、崇义县、龙南市、章贡区、大余县、赣县区、宁都县、上犹县、定南县、全南县、安远县、信丰县、兴国县、会昌县、南康区、瑞金市)

兰州市(皋兰县、榆中县、安宁区、红古区、永登县、西固区、城关区、七里河区)

泰安市(宁阳县、东平县、新泰市、肥城市、岱岳区、泰山区)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、凤凰县、永顺县、古丈县、泸溪县、龙山县、花垣县、保靖县)

深圳市(宝安区、南山区、龙华区、坪山区、光明区、罗湖区、盐田区、龙岗区、福田区)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

太原市(万柏林区、阳曲县、杏花岭区、小店区、尖草坪区、清徐县、娄烦县、古交市、迎泽区、晋源区)

大同市(浑源县、阳高县、云冈区、新荣区、广灵县、天镇县、灵丘县、左云县、平城区、云州区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

枣庄市(峄城区、滕州市、山亭区、薛城区、市中区、台儿庄区)

楚雄彝族自治州(南华县、牟定县、禄丰市、永仁县、楚雄市、武定县、姚安县、大姚县、元谋县、双柏县)

  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。

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