企业内部如何更好落地大模型？我们走访了 10+ 先行者

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原标题：企业内部如何更好落地大模型？我们走访了 10+ 先行者
关键字：模型,能力,数据,成本,解读
文章来源：Founder Park
内容字数：15164字

内容摘要：

在微软推出 Copilot 后，工作场景中如何落地 LLM 很快成为业内关注的重点。钉钉、飞书等办公软件也快速在最新版本中集成 AI 功能。
对于软件企业而言，在已有的软件上增加 AI 功能，并带来新产值，已经被 Notion、多邻国等产品所验证。除此之外，在企业生产场景中，集成 LLM 的能力，并为企业组织赋能，也成为人们关注 AI 落地的一个视角。
Founder Park 研究中心访谈了多位第一批尝试用新技术在企业内部搭建应用的实践者。我们观察到，随着大模型技术话题的广泛破圈，相较于以往的技术升级，来自不同领域、行业的企业都更有意愿进行在内部生产环境中尝试 LLM。
另一方面，应用落地的速度和质量，也与企业本身对技术的理解、技术实践能力、落地方式选择息息相关。这份总结性研究，希望为正在思考、探索 LLM 赋能生产的企业一份有价值的参考。
Founders Summary
在企业生产环境中，专家/岗位经验的数字化、最佳实践放大、初级员工快速赋能，是目前 LLM 能够带来价值的方式。
难以描述规则、或缺乏过程性数据的需求，目前不适合 LLM 应用解决。从有独特数据积累、小切口功能入手

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