企业利用大模型一键生成排产计划、钢铁厂的转炉被装上“火眼金睛”、大模型成为服装设计师的“私人助手”……当前，大模型瞄准垂直行业应用，与电子、原材料、消费品等产业领域深度融合，在细分业务场景中推动实现降本增效。 　　记者获悉，下一步，相关部门将加强通用大模型和行业大模型的研发布局，推动制造业全流程、重点行业、重点产品的智能升级。业内企业也积极展开探索，加快技术创新与产品升级，加速大模型应用精细化落地。 　　工业和信息化部最新数据显示，我国产业形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系，累计培育出400余家国家级专精特新“小巨人”企业，建成了钢铁、煤炭等行业的高质量行业数据集。

　　人工智能大模型通过国家备案，这一里程碑事件标志着我国在人工智能领域的创新发展迈出了坚实一步，也为科技创新赋能千行百业注入了强劲动力。 　　人工智能大模型作为前沿科技的杰出代表，其研发与应用凝聚了无数科研人员的心血与智慧。通过国家备案，意味着这些大模型在技术安全性、合规性等方面达到了国家认可的标准，为其在更广泛领域的推广应用奠定了坚实基础。这不仅是对研发团队技术实力的肯定，更是我国人工智能产业规范化、规模化发展的重要标志。 　　科技创新是推动社会进步的核心力量，而人工智能大模型则是这一力量的集中体现。它具备强大的数据处理能力、深度学习能力和智能推理能力，能够模拟人类的思维过程，解决复杂问题。在医疗领域，人工智能大模型可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率；在金融领域，它能够分析市场趋势，为投资者提供精准的决策支持；在教育领域，人工智能大模型可以实现个性化教学，满足不同学生的学习需求。可以说，人工智能大模型的应用已经渗透到社会的各个角落，为千行百业带来了前所未有的变革。

　　本報上海7月30日電（記者季覺蘇）生成式AI如何賦能產業發展？2025世界人工智能大會期間，一場以“生成式AI應用元年”為主題的論壇舉辦，與會嘉賓深入探討AI如何賦能影視、電商及游戲等行業，行業合作伙伴、影視導演及創作者們共同探索生成式AI的多元應用場景。 　　導演薛曉路分享了使用AI進行影視創作的實踐經驗，她用視頻生成工具生成了一隻“演員貓”，搭建場景、設計分鏡全部可以在電腦裡完成。“我們接入了超過10個不同的視頻生成大模型，用戶選擇使用可靈生成的視頻數量，超過其他模型的總和。”一家總部位於西班牙的全球創意素材平台的首席執行官華金·昆卡·阿貝拉表示。

　　今年政府工作报告提出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用”。 　　大模型作为人工智能发展的核心引擎，正引发一场全新的工业革命。而随着人工智能越来越多地赋能千行百业，针对特定行业或领域进行训练，具备更高的准确性和行业属性的垂直大模型愈发受到重视。 　　正是看好垂直大模型的良好发展前景，依托良好的软件产业基础，济南市加速发展垂直大模型产业，众多企业纷纷进军垂直大模型赛道，在医疗、电力、制造等细分领域，各式各样的新应用层出不穷，加速赋能千行百业。

　　7月28日，恒瑞医药(600276)高开高走，收盘时股价涨停，这是该股今年以来首个涨停板。该股是国内创新药龙头，今年一季度实现净利润18.74亿元。目前，公司最新收盘价创近四年新高，A股市值逼近4000亿元。 　　7月28日早间，恒瑞医药公告，公司与GlaxoSmithKline Intellectual Property (No.3) Limited和GlaxoSmithKline Intellectual Property (No.4) Limited公司(统称“GSK”)达成协议，将HRS-9821项目的全球独家权利和至多11个项目的全球独家许可的独家选择权有偿许可给GSK。根据协议条款，恒瑞医药将获得包括PDE3/4授权在内的5亿美元首付款。如果所有项目均获得行使选择权且所有里程碑均已实现，恒瑞医药将有资格获得未来基于成功开发、注册和销售里程碑付款的潜在总金额约120亿美元。

　　2025年，人工智能技术持续迈向新的高峰，尤其是在大规模预训练模型（Large Language Models, LLMs）方面的突破，彰显出行业的深度创新与领先优势。作为行业内备受瞩目的代表，某知名AI科技公司近年来不断深化技术研发，通过融合深度学习、自然语言处理（NLP）和算法优化等前沿技术，成功推出多款具有里程碑意义的AI大模型。这些模型不仅在参数规模、理解能力和生成效率方面实现了质的飞跃，更在实际应用中展现出超越传统AI系统的强大性能，成为推动产业升级的重要引擎。

　　随着人工智能技术的不断突破与创新，尤其是在深度学习和自然语言处理领域的持续发展，全球范围内的AI行业正迎来前所未有的变革。2025年，人工智能大模型的备案制度逐渐成为行业关注的焦点，不仅彰显出技术革新的深远影响，也预示着行业合规与安全的全面升级。在这一背景下，业内领军企业纷纷加大研发投入，推动技术的持续优化，试图在激烈的市场竞争中占据优势。 　　人工智能大模型的核心技术主要依托于深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）和大规模参数训练技术。以自然语言处理（NLP）为例，当前的模型如OpenAI的GPT-4、谷歌的PaLM 2等，参数规模已突破百亿级别，甚至达到千亿级别，极大提升了模型的理解和生成能力。这些模型在语义理解、上下文关联、情感分析等方面展现出令人瞩目的技术领先优势。例如，GPT-4在多轮对话、复杂推理等任务中表现出色，极大推动了AI在内容生成、智能客服、自动翻译等应用场景的落地。

　　每个思想家都能自由表达的平台，随时随地记录宝贵的思维火花，无论是会议中、阅读时还是日常生活中，都能找回创作的乐趣。 　　让每个人的想法都被看见，让每个灵感相互碰撞，激发更多创意，用思想连接人与人，让知识快速流动，产生新的洞见和解决方案。 　　通过“灵感流淌”记录的每一个想法，都可以轻松转化为可分享、可讨论的知识资产。通过知识共享，快速流动，让知识的价值持续增值。 　　通过先进的AI技术，快速梳理出团队的想法脉络。节省团队整理和讨论的时间，确保每个人的贡献都得到重视，让团队决策更高效。

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　　在人工智能领域，“大模型”和“大语言模型”这两个词经常被提及，很多人甚至把它们当成了同义词。其实，这两者之间存在本质的区别。今天，我就带你深入剖析什么是大模型，什么是大语言模型（LLM），它们的区别在哪里，以及如何利用这些模型提升你的项目效率。文章干货满满，适合AI爱好者、开发者和企业决策者阅读！🚀 　　“大模型”（Foundation Model）是指基于海量数据训练出来的通用人工智能模型。它们是拥有庞大的参数规模，通常达到百亿、千亿级别，具备强大的泛化能力，能够适应多种任务，并支持微调以满足特定应用需求。