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在田丰看来，沿着工程技术创新和开源策略，未来，AI大模型企业的发展着力点将主要集中在以下两方面：一是“向下”，做基础模型的研发突破，包括开发下一代AI操作系统等，“这将是一个AII in One（超级聚合）的基础底座，少数几家企业可以通过重资金投入来保持领先性”；二是“向上”，找到垂直领域的商业模式和应用机会，在细分领域形成智能商业闭环，“这是每个行业、每个企业都有机会分一杯羹的方向”。
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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。
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