大模型的冰与火，应用落地的意义永远大于坐而论道
举两个很有意思的数字对比。一个数字是从今年3月到5月，召开业绩电话会议的标普500指数的公司中，有110家公司的高管提到了AI，这是过去十年的3倍。另一个数字是摩根士丹利最近做了一个2000多人的调研，结果竟然是有80%的人没有用过ChatGPT。
虽然AI讨论很火，但80%以上的用户其实没用过ChatGPT。
再举一个例子，Notion是一家十年前成立的公司，我不知道各位同学有没有使用过。它是一款个人笔记软件，可以用来写博客、社交媒体文案、会议纪要、工作邮件等等。在去年底第一波接入ChatGPT后，这个产品一下子引爆了，因为它上述的这些功能与ChatGPT融合后，生成的内容只需要简单修改就可以直接使用，它的应用场景被大大简洁、高效、强化了。这种应用场景的实现，直接的结果就是Notion只用了一个月就做到了1000万美元ARR收入。
即用起来、有效迭代大于一切。
专业化、垂直大模型是终极形态
从时间线来看，ChatGPT出现后国内也迅速跟进，许多互联网大厂、科研院所、创业公司等来自各界的企业及机构都相继推出自己的大模型，大家的目标都是要做中国版的OpenAI。而长期看来，国内一些AI公司自研的垂直行业领域大模型是否更有发展前景呢？
和大部分研发通用大模型的公司不同，这是一家不走寻常路的公司，通过自研垂直领域的大模型，以自身产品为媒介，将大模型的超级智能化落地应用。通过自研AGl大模型＋超自动化技术，领跑人机协同时代的人工智能科技公司——实在智能前段时间上线内测了自己的自研垂直大模型TARS（塔斯）。
据了解，实在TARS（塔斯）垂直大模型通过快速学习垂直行业的大量数据，可具备思维链、情景学习等能力，生成具有语法和意义的自然语言，可与人类进行对话并执行指令，并支持私有化部署和定制化训练，确保数据和信息安全。
作为国内率先明确表态积极拥抱大模型技术，实在智能并切实将其整合进自家AI产品矩阵。以实在TARS垂直大模型为核心引擎，如今实在智能的IDP文档审阅将实现更准确、高效的文档处理能力，带领人人走向“人机协同”新时代。借助TARS大模型的语言理解和深度学习能力，IDP将升级为Chat-IDP，即为用户提供与文档直接“对话”的能力，使用户可更准确地识别、提取和审阅文档内容，打出一套文档高效审核处理的“组合拳”，大幅提升自动化办公效率。
想抓住风口的人很多，凭空的坐而论道是虚拟的，只有落地才能真正实现产品技术闭环。未来在大模型的基础上，垂直大模型定能够快速抽取出或是创新出行业场景，实现在不同行业、垂直领域和功能场景的应用。
