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第1444章 盘古大模型（第1页）
他顿了顿，看向在座的董事们：
“我知道，在座有些同事最初对盘古的定位有疑虑。
为什么不做一个像gpt那样的通用对话大模型？
为什么不追求千亿参数？
今天，我想用事实回答这个问题。”
屏幕切换，是一张对比图。
盘古
vs.
通用大模型：定位差异
目标用户：行业专家
vs.
普通消费者
核心能力：预测、分析、决策
vs.
生成、对话、创作
评估指标：业务指标提升率
vs.
对话流畅度
商业化路径：解决方案销售
vs.
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“盘古从诞生第一天起，定位就是‘ai
for
industries’，为产业服务，解决实际问题。”
辛玉良的声音很坚定，“我们不做聊天机器人，我们做的是能让煤矿工人穿西装打领带上班的工具，是能提前三天预测台风路径的系统，是能发现新药物分子的实验室助手。”
他切到下一张ppt，是盘古的“5+n+x”三层架构图。
“这是我们设计的架构：
l0是五大基础模型（nlp、cv、多模态、预测、科学计算）；
l1是n个行业大模型；
l2是x个场景化应用。”
辛玉良详细解释：
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