【ChatGPT系列报告】大模型技术突破，AI多场景落地，49页ppt

结论：大模型的出现促进底层技术迭代，衍生出AIGC应用受到关注；大小模型路线分化加剧，传统深度学习关注下游场景落地情况

　　回顾：AI传统领军全面下跌，行业多方面挑战，宏观经济下行初期需求增量释放缓慢。

　　落地场景需探索，人脸等已经红海，工业、医疗等尚在早期，AI独角兽IPO后股价表现较弱，与收入-薪酬匹配度仍然较低有关。

　　行业热点在大模型：大规模预训练+无监督，大幅提升AI效率

以GPT-3为代表的大模型，可以从大量未标记的数据中捕获知识，极大扩展模型的泛化能力。

　　但仍存在缺陷：对逻辑理解欠缺，训练成本过高，普通机构难以复现。

　　大模型应用：AIGC图像生成、GPTChat、自动驾驶等成为热点

随着模型改进和像素提升，DALL-E2、Stable Diffusion等图像生产AIGC应用爆发；

InstructGPT在GPTChat工具中应用效果提升，做到与人类进行谈话般的交互。

　　重点行业AI落地场景逐一分析：智能制造、智慧仓储物流、智慧金融、智慧医疗、智能家居等。成熟的AI应用场景正在涌现，领军AI公司已有大量标杆案例