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随着工业生产智能化需求不断上升，人工智能算法在落地的过程中，将会面对大量不同场景、不同需求的用户，对算法的通用性提出很高要求；而由于庞大的业务数量和场景种类多样性使得各行业各场景的云解决方案难度加大，单一的解决方案套路对于用户定制化需求已不具备优势。传统“小作坊模式”AI开发无法积累通用知识，特定的数据无法满足AI快速落地行业的需求。因此，以模型预训练和微调相结合的预训练大模型能够解决解决AI模型通用与泛化的问题，同时降低人工智能算法的开发成本，真正惠及细分行业。
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