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刘曙峰表明，金融职业大模型还在规划规律开展的过程中，或许还会不断的给咱们一些惊喜。一起，本年AI进入了平权阶段，它的门槛下降，可用性、易用性、普惠性较高，并且实践运营本钱也十分低。他以为，咱们或许有理由等待本年会是一个比较重要的、在工业使用迎来一个大开展的一年。
刘曙峰指出，实践今日阻止真实把大模型落地使用的，除了在合规各方面的一些外部条件约束之外，自身大言语模型它所固有的错觉问题，以及不能够做精准的核算这样的问题，使得它在金融职业的一些使用，实践上是遭到应战的。
刘曙峰以为，金融职业大模型使用有三种类型：常识驱动型、流程驱动型和混合型。他表明，“上一年一年下来，咱们整个金融职业，有些钱是花在大模型上面，可是花在使用上的钱，连1%的IT预算都不到，所以我觉得本年会有一个比较大的数量级的增加。”
刘曙峰着重，咱们需求有一个智能体的渠道，让它能够来处理数据问题。他指出了最重要的三个作业：
榜首，挑选适宜的模型，实践上这个作业现在现已变得比较简单，由于其实大部分都可用，能够依据不同场景挑选不同模型。
第二，更重要的是整理，尤其是数据财物的整理，让它变成大模型可用，其实也包含其他资源的整理，比方使用、API的整理，让大模型可调用、署理体可调用。
第三，构建署理体。
“大模型现已不是门槛，数据、资源是门槛，重点作业应该聚集在这里。”刘曙峰指出，“咱们有满足的数据的堆集。然后往下就要进入到使用了，要进入到使用的护城河。”
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