科大讯飞副总裁刘聪表示，AI应用落地的关键是深入场景，模型大小的选择应根据实际应用场景和任务需求来决定。 星火智能批阅机基于星火大模型V4.0的底座能力研发，实现了对多学科、多题型作业的智能批改。虽然目前热议的小模型潮流，但刘聪认为，模型大小的选择也应根据实际应用场景和任务需求来决定。他认为，深度理解场景是AI大模型应用落地的第一核心，而在大模型赛道竞争中，了解并应用到系统中的关键是技术积累。此外，通过对行业深入的理解和技术积累，科大讯飞可以为用户提供可衡量的价值和效果。
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科大讯飞副总裁刘聪在近日的一次采访中提到：“AI应用落地的关键是深入场景，模型大小的选择应根据实际应用场景和任务需求来决定。”这个观点对于我们理解AI的应用前景具有重要意义。
首先，刘聪强调了“深度理解场景”的重要性。“深度理解场景”是指要对用户的需求有深刻的理解，并能准确地模拟出用户的使用情况。这一点对于AI的应用至关重要，因为只有深入了解了用户的需求，才能设计出真正符合用户需求的产品或服务。
其次，刘聪也提到了模型大小选择的重要性。他表示：“模型大小的选择也是AI应用落地的关键之一。”这里的“模型大小”，指的是模型的参数数量，通常来说，大型的模型可能需要更多的计算资源，因此在实际应用中，我们需要根据实际的硬件环境和任务需求来确定模型的大小。
最后，刘聪也指出，“技术积累”的重要性。“技术积累”指的是要不断学习和实践，通过不断的实验和测试，来提升自己的技术水平和解决实际问题的能力。这也是AI应用成功的关键因素之一。
总的来说，刘聪的观点强调了深入理解场景、正确选择模型大小以及持续的技术积累等关键因素的重要性。这对于我们理解和掌握AI的应用趋势有着重要的指导意义。同时，我们也应该意识到，AI的应用还面临着许多挑战，包括数据安全、隐私保护等问题，这些都需要我们在实践中不断探索和解决。