对话圆代码 CEO 张朝明：做不跟 ChatGPT 对抗的企业大模型，用更少的数据达到更好的效果：如何在竞争中维持优势？企业家应如何破局？
人工智能的未来，令人惊叹不已！
在当今快速发展的科技时代，人工智能及其应用已经成为各行各业的关键词。随着各大企业纷纷推出自己的AI模型，竞争变得愈发激烈。在这样的环境下，圆代码的CEO张朝明选择了一条不同寻常的道路——他所领导的团队不打算与众多引领潮流的模型，如ChatGPT正面交锋，而是走出一条独特的企业级AI发展之路。面对瞬息万变的市场，张朝明更希望通过更少的数据实现更好的效果，为企业赋能。 作为互联网时代的领导者，张朝明深知在做出技术决策时所需的敏锐洞察力。随着数据产出愈发庞大，如何提取真正有价值的信息，成了企业亟待解决的重要命题。在他的引导下，圆代码不仅致力于打磨自身的技术框架，还积极探索与不同垂直领域的结合。他的观点尤为值得深思：在面对AI的严峻挑战时，企业应该选择拥抱与创新，而非单纯地寻求对抗。 在这个充满机遇的时代，张朝明以清晰的战略眼光，为业内带来了新的思考。他坚信，企业的核心价值并不在于无止境的资源争夺，而在于如何优化、应用资源，利用数据的本质推动发展。今天，让我们走进张朝明的视野，探讨在AI浪潮下企业如何实现创新转型。企业级模型的构建之道
- 注重灵活性与适应性在构建企业级模型时，灵活性显得至关重要。随着行业需求的不停变化，企业需要持续调整其模型以快速应对市场新动向。
- 数据的质量优于数量张朝明强调，真正有价值的数据并不一定是数量庞大的，而是与企业目标紧密相连的这部分数据。
- 合作共赢的理念在多个行业中，张朝明提倡与其他企业进行合作，分享资源与经验，共同提升AI模型的构建水平。
- 精细化的用户画像通过深入分析目标用户，企业能够更精确地定位其需求，从而构建出更符合市场需求的模型。
张朝明的理念强调，构建企业级模型近年来逐渐被视为企业发展的必要手段。在一个信息爆炸的时代，灵活性和适应性成为企业能否成功的言之无物的标准，为此，他倡导企业应对数据进行严格的筛选与管理，从而为AI模型提供更高质量的输入。通过与其他行业的合作，张朝明希望通过资源共享和经验交流，推动企业共同性的发展。除此之外，深度理解用户需求，提炼出用户画像，成为企业精细化发展的关键因素。如何在数据中发现价值
- 数据清洗与整理的重要性在实际操作中，数据的清洗与整理能够极大地提升后续分析的效率与效果，成为第一步的必要保障。
- 数据可视化的力量通过数据可视化，企业能够更直观地理解数据中的规律，从而做出更合理的决策。
在数据分析中，建立持续监测机制并追踪反馈是提高模型准确性的关键。
- 跨部门合作的重要性面对不同的数据需求，跨部门合作能够促使信息的整合，提高企业整体的数据处理能力。
在数据中发现价值不是一蹴而就的过程，而是需要不断优化的方法论。张朝明尤其看重数据清洗与整理，它们是有效分析的基础，为后续的决策提供重要支撑。与此同时，数据的可视化则变得尤为重要，通过图表化的方式，企业能够迅速捕捉数据背后的趋势，做到心中有数。建立持续的监测与反馈机制，能够使得企业在面对实时变化时，始终保持敏锐的洞察。尤其是跨部门的合作，更是推动数据全面应用的强有力保障。企业AI创新的未来展望
- 敏捷开发模式的实践敏捷开发理念在AI领域的应用，能够降低项目风险，提高开发效率，为企业带来竞争优势。
- 开放性技术平台的构建张朝明提倡构建开放性的技术平台，让更多的开发者参与进来，激发创新想法与思路。
- 强调人机协作的未来未来的AI发展将强调人机协作，AI将辅助人类决策，而非完全取代人类。
- 在行业应用中探索新机遇通过不断探索新的行业应用，企业可以发现AI技术与自身业务深度融合的新机遇。
展望未来，敏捷开发模式将成就更多的AI项目，张朝明对此深信不疑。他很清楚，开放性技术平台不仅能够扩展企业的创新边界，还能聚集更多的智力资源，共同推动技术进步。在逐渐成熟的人机协作模式中，AI不仅承担决策辅助的角色，更能与人类共同探索未知的领域，推动新一轮的行业变革。
