应用介绍
在大国竞争加剧的背景下，我国大模型的发展面临关键核心技术受制于人的困境。首先是数据完备性不足的困境，与国外企业相比，我国大模型企业虽然在产业应用落地端更加集中，但在高质量数据集构建方面仍存在明显短板。其次是算法创新性不足的难题，头部科技企业的创新投入规模和质量有待提升，导致在核心算法突破方面与国际先进水平存在差距。最后是算力投产比不足的挑战，资源配置效率低下成为制约技术发展的重要瓶颈，同时还面临产业分布不合理、中小企业“大模型+”能力欠缺和技术开发人才储备不足等多重困难。
在大国竞争加剧的背景下，我国大模型的发展面临关键核心技术受制于人的困境。首先是数据完备性不足的困境，与国外企业相比，我国大模型企业虽然在产业应用落地端更加集中，但在高质量数据集构建方面仍存在明显短板。其次是算法创新性不足的难题，头部科技企业的创新投入规模和质量有待提升，导致在核心算法突破方面与国际先进水平存在差距。最后是算力投产比不足的挑战，资源配置效率低下成为制约技术发展的重要瓶颈，同时还面临产业分布不合理、中小企业“大模型+”能力欠缺和技术开发人才储备不足等多重困难。
