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数据大模型的发展正处于一个关键的转折点，既面临着诸多挑战，也孕育着无限机遇。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展带来更多的创新和进步。

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人工智能（AI）不再是一个流行语；它已经成为我们生活中不可或缺的一部分，以几年前我们只能梦想的方式影响着社会的方方面面。让我们来探索一下今年人工智能在现实世界中最杰出的15个应用，这些应用正在推动行业变革。

1.1 什么是区块链？区块链是一种分布式数据库技术，它以链式数据结构的形式存储数据，每个数据块与前一个数据块相关联，形成了一个不断增长的数据链。每个数据块中包含了一定数量的交易信息或其他数据，这些数据经过加密和验证后被添加到区块链上。由于每个数据块都包含了前一个数据块的哈希值，因此任何尝试篡改数据的行为都会被迅速地检测出来。区块链技术的核心特点包括去中心化、不可篡改、透明开放、安全可信等。

深度学习和神经网络的背景和发展历程可以追溯到上世纪40年代和50年代的人工神经网络研究。当时，研究人员开始尝试模拟生物神经元之间的连接方式，构建了早期的神经网络模型。然而，由于计算能力有限和数据稀缺，神经网络的发展受到了限制。直到1980年代，随着计算机性能和数据量的增加，神经网络重新引起了研究人员的关注。1986年，Hinton等人提出了一种称为“反向传播”（Backpropagation）的训练算法，该算法可以有效地调整神经网络的权重，从而提高模型的性能。

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当然，“可观察性”这个术语并不是我们发明的。我们最开始从用户那里听到这个概念，这些用户主要来自网站可靠性工程 (SRE) 社区。有些信息来源认为，这个术语起源于硅谷巨头（如 Twitter）建立的 SRE 组织。尽管开创性的 Google SRE Book 没有提到这个术语，但它列出了当今许多与“可观察性”相关的原则。“可观察性”不是供应商能够在系统之外单独交付的功能，而是您在构建系统时植根于其中的一个属性，就像易用性、高可用性和稳定性一样。

销售自动化是简信客户关系管理的应用范围之一。它是指在所有的销售范畴内，包括线索、客户、联系人、商机、合同、产品等，在线销售和应用技术来达到提升销售的目的。简信CRM的目标是把技术和好的流程整合起来实现销售队伍效率的不断提高，同时平衡和最优化每一个销售渠道。

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

低代码（Low Code）是一种可视化的应用开发方法，用较少的代码、以较快的速度来交付应用程序，将程序员不想开发的代码做到自动化，称之为低代码。低代码是一组数字技术工具平台，基于图形化拖拽、参数化配置等更为高效的方式，实现快速构建、数据编排、连接生态、中台服务。通过少量代码或不用代码实现数字化转型中的场景应用创新。