2023年上半年追大模型的,下半年都比较受伤。

金沙江创投主管合伙人朱啸虎强调了在大模型热潮中,创业公司应避免直接竞争,聚焦垂直场景,利用大模型辅助而非取代,如文字创作、图片生成等。他还指出AIGC在企业降本增效中的应用前景。
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《金沙江创投主管合伙人朱啸虎访谈》读后有感,2023年上半年追大模型的,下半年都比较受伤。

1. 珍爱生命,落地场景远离大模型(太卷)

千万别在大模型赛道上直接跑,小心大模型提供商降维打击(比如GPTs),远离它的同时,利用它抓住客户,实现用户数据抢先闭环,这可能是最好的防守。

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2. 创业公司的机会在垂直场景

大模型最终还是大厂的机会,创业公司就应该聚焦在销售、营销等自己擅长的应用层,各种垂直场景的机会还是比较多。

垂直场景具体指哪些? - 第一,要有垂直行业数据,大模型公司很难自己获取。 - 第二,要能实现数据闭环,用以持续提升自己的垂直模型。 - 第三,要能持续保持和客户的连接,因为大厂不可能自己去一个一个磕客户。

也就是,在原有业务基础上加AI最靠谱,也比较容易;但先有AI模型或产品,在上面加东西是很难的

3. 哪些领域的商业化落地比较看好

  • 现阶段文字创作等项目肯定是最容易的(写广告文案、工作概要、演讲)
  • 生成图片 (MidJourney) - 生成游戏图片
  • 生成短视频 (Facytech)

【Facytech】 其本身是做跨平台数据智能化服务,后面产品转型用人工智能等工具帮助品牌重新挖掘数据、流量价值,解决他们在跨平台运营过程中产生的各类痛点。

4. 谈企业降本增效

现在用AIGC用于企业降本增效非常容易,比如使用AIGC训练机器人,回答员工提的关于公司福利或者其它政策的问题。这样对应的员工就可以裁员广进了。

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Qwen-Image是阿里云通义千问团队于2025年8月发布的亿参数图像生成基础模型,其最大亮点是强大的复杂文本渲染和精确图像编辑能力,能够生成包含多行、段落级中英文文本的高保真图像

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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