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一个叫判别器（Discriminator）。生成器的任务是创造出看起来真实的作品，比如图片、音乐等；判别器的任务是判断这些作品是不是真的，还是生成器做出来的。生成器和判别器不断地互相挑战，生成器越来越擅长造假，判别器越来越擅长识破。生成器可以创造出非常逼真的作品，让人分辨不出真假。AI大模型/预训练大模型AI大模型就是一种超级强大的机器学习模型。它可以处理海量的信息，比如图片、文字、声音等，并且可以完成各种各样的任务。比如智能语音助手和图像识别软件都用到了AI大模型。AI预训练大模型就是一种已经学过很多东西的AI大模型。它们通过在不同领域进行大量的训练，掌握了很多知识和技能。比如GPT就是一种预训练的大型语言模型，它可以自动生成各种类型的文本，比如新闻、小说、文章、对话等。GPT是目前自然语言处理领域先进的自然语言生成模型之一。开源开源就是分享和合作的一种方式。在计算机编程中，当一个项目是开源的，意味着它的源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和分享。比如你做了一个蛋糕，如果你把蛋糕的配方公开，让所有人都可以做这个蛋糕，甚至可以根据自己的口味改进这个配方，那么这个蛋糕的配方就是开源的。

通过平台改变关键资源的结构、改变工作方式，架构性改变成本结构；突破旧技术体系下商业模式的限制，结构性降低运营成本和提升效率；同时做到产品好、体验优、成本低。（四）数字化转型难点1、战略缺位，转型缺乏方向数字化转型本质在于“转型”，对于未来愿景不明朗，战略规划不清晰，转型方向未知的企业。往往会造成孤岛式盲目部署信息化系统，难以从数字化投入中看到价值。数字化战略与业务发展是“两条线，两层皮”，当企业的数字化部署重点缺少与业务的强关联，类似那种“零敲碎打”式的数字化建设，是很难发挥赋能的。“数字化转型是一把手工程”，一把手支持*停留在高等管理层，难以跨企业层级流动，难以跨业务领域拓展，各业务领导对转型的认同水平和数字化认知能力往往参差不齐。2、能力难建，转型难以深入缺乏数字化能力的建设。不同于信息化，数字化能力有更高的要求，要敏捷应对、**运营与持续创新。原有的系统老旧，无法兼容，推倒重建又容易对企业经营造成伤筋动骨的损失。缺乏数字化人才。数字化转型需要“全才”支持，要兼具业务能力、全局观、数字化理念和技能。这样的人才极为欠缺，在缺少这类人才的状况下，很难充分释放数字技术的价值。借助SAAS平台，实现与客户的实时互动与沟通。

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