人在处理问题的过程中，是在不断的和体系交互，和体系交互的本质是在获取信息

人在处理问题的过程中，是在不断的和体系交互，和体系交互的本质是在获取信息。你不得不承认，大多数体系第一步要处理的便是，怎么从环境中获取和处理信息，以支撑后续的决议计划和操作。

你去看今天大部分的科技公司，包括谷歌、微软、阿里、字节等，本质上都是信息转移公司，过往立足的数字化产品，基本上都逃不出转移信息的结构，信息从一端到另一端，转移的过程中发生的商业价值和商业影响力大到改变了整个国际。

在事务以「转移信息」为主的场景里，常见的优化方向主要有两方面：

1）信息的获取和供给方法需求优化吗？

大模型能够经过自然语言生成和对话才能，降低用户对杂乱信息的理解负担和获取本钱。

比方，Bing Chat或Google Bard在搜索中，经过大模型不仅能展现原有信息，还能结合实际情况生成个性化内容；再比方，跨境电商渠道中的自动翻译功用，国际会议渠道中的实时翻译才能等，都在为完成信息供需的提效赋能。

2）信息内容的广度和深度足够吗？

大模型能够经过不断更新和扩展知识库、引进多元的内容源，提升体系在特定领域内的响应才能。一起使用用户反馈不断优化信息质量，确保内容的准确性和实用性。

比方，在跨境电商渠道中，结合大模型的图像识别和自然语言处理才能，能够为用户提供商品的多种视角（如文本、图片、视频等），让顾客在购物时获取更全面的信息，增强决议计划决心。

更多的场景不再枚举，核心评估标准是：假如你发现现有事务中包括许多对信息的转移、处理和展现，怎么使用大模型将获取信息的边沿本钱变成固定本钱，这个方向值得下探。

2. 模型维度

除了转移信息，在信息的挑选、分类、引荐和分发上是否能够优化并提升效率？

获取信息不是意图，许多事务的重心会落在对已获取的信息进行挑选分类，剖析和建模，以进行推理、猜测和决议计划支撑。

在事务以「剖析决议计划」为主的场景里，常见的优化方向主要有三方面：

1）信息的挑选和分类能够进一步优化吗？

在电商渠道中，使用大模型对产品进行自动分类和标签生成，使得用户在浏览时能够更快速地找到相关产品。例如，基于产品描述和用户行为剖析，模型能够自动将新产品分类到相关度最高的类别中。

2）剖析处理信息的结果是否能辅助决议计划？

在视频流媒体渠道，使用大模型剖析用户的观看习惯、评分和交际媒体活动，为用户引荐个性化内容；再比方，在供应链管理中，大模型能够剖析前史销售数据、市场趋势和库存水平，生成数据驱动的建议，帮助企业优化库存管理和采购战略。