好的，根据您提供的信息，我将以一名资深新闻记者的视角，撰写一篇关于大模型落地挑战与对策的深度报道。
标题：大模型落地迷局：基座选型、数据迷宫与应用突围
引言：
人工智能的浪潮汹涌而至，大模型（LLM）作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到各行各业。然而，正如任何一项颠覆性技术一样，大模型的落地并非坦途。从基座模型的选择，到高质量数据集的构建，再到实际应用场景的适配，每一个环节都充满了挑战与未知。近日，在AICon全球人工智能开发与应用大会上，多位行业领袖齐聚一堂，深入探讨了大模型落地过程中的痛点与对策，为我们揭示了这场技术变革背后的复杂图景。
主体：
一、行业落地：并非所有场景都适合大模型
大模型并非万能钥匙，并非所有行业和场景都适合其落地。快手电商运营平台研发负责人袁首超指出，快手目前主要在内容生产和电商领域探索大模型应用。在内容生产方面，快手已建立三个基座模型，而在电商领域，大模型则被用于支持小二助手等工具，实现单一指令的自动化执行。
孩子王AI大模型负责人陈剑则认为，大模型在文科领域的表现相对突出，如创意性任务和对话生成，但在数学等需要高精度计算的领域仍存在局限性。挚文集团生态技术负责人李波强调，大模型在语言理解、逻辑推理、知识应用等方面的能力显著提升，教育培训、智能客服等领域已成为其重要的应用场景。
蚂蚁集团安全助理技术负责人岳汉则从应用角度出发，认为对内应用（如员工辅助工具）更容易落地，因为员工对大模型的容忍度较高。而对外的应用则面临更高的复杂性，需要解决更多实际问题。此外，行业是否具备结构化的知识体系，也是决定大模型能否成功落地的关键因素。
二、数据迷宫：高质量数据集是成功的基石
高质量的数据集是大模型训练的基石。正如圆桌嘉宾所言，“构建高质量数据集，可以类比为在奔跑时还要系鞋带。” 这句话形象地说明了数据集构建的复杂性和重要性。
在行业应用中，数据往往呈现出多样性和复杂性，如何有效地清洗、标注、组织这些数据，使其能够被大模型高效利用，是一个巨大的挑战。尤其是在一些专业性较强的领域，高质量的标注数据更是稀缺资源。
三、基座选型：多模型协同与定制化训练
面对市场上琳琅满目的基座模型，企业如何选择？陈剑建议，选择两到三个具有特长的模型基座，并结合自己的训练进行微调。他强调，大模型的能力是有限的，最好采用多模型协同和定制化训练的方式，不局限于单一基础模型。
李波则认为，基座选型首先要明确应用场景。不同的场景对模型的能力要求不同，如复杂场景需要强化推理能力，角色对话场景需要强调口语化能力。企业需要具备大模型的快速接入能力，方便进行横向对比和测试，同时掌握大模型工作流的部署能力，快速搭建针对垂直业务场景的服务流程。
四、存量应用：如何与大模型共舞？
许多企业在AI大模型爆发之前就已经建立了应用和平台，如何将大模型有效嵌入这些存量应用中？岳汉认为，关键是设计一种能够自我适应大模型进化的方式。大模型将快速进化，应用需要能够快速自我改造，避免每次大模型变化时都需重新适配。
李波则指出，大模型已经改变了信息的生产、理解到分发的完整链路。从信息的生产环节，大模型在文档编撰、文案写作、广告创意生成等领域已经发挥了巨大作用；在信息的理解上，大模型能够自如地理解混合模态的内容；在信息分发方面，传统搜索正转向大模型驱动的精准问答搜索，推荐领域也在逐渐走向生成式推荐的方向。
五、落地策略：从痛点出发，逐步迭代
在电商领域，袁首超指出，AI重构经营链路需要长时间的过渡期，需要逐步迭代，进行实验和调整。在落地时，应从AI能为用户创造更大价值的角度出发，优先解决商家最痛的痛点，如成本控制和销量提升。
他建议，企业应根据价值和难易度优先级，选定核心场景进行试点，实施AB测试和实时调优，确保获得最佳结果。完成第一个试点后，后续的工作会更容易，按优先级继续推进。
结论：
大模型的落地是一项复杂的系统工程，需要企业在基座选型、数据集构建、应用适配等多个环节进行深入思考和探索。没有一蹴而就的成功，只有不断试错和迭代。正如嘉宾们所强调的，选择适合自身业务场景的大模型，构建高质量的数据集，并采用多模型协同和定制化训练的方式，是实现大模型成功落地的关键。
大模型时代的到来，既带来了机遇，也带来了挑战。企业需要保持开放的心态，积极拥抱新技术，同时也要保持理性的思考，避免盲目跟风。只有这样，才能在这场技术变革中脱颖而出，真正享受到大模型带来的红利。
参考文献：
- AICon 全球人工智能开发与应用大会 2024 北京站 【大模型行业落地实践】专题圆桌交流速记
- InfoQ 相关报道
（注：由于是新闻报道，此处省略了具体的引用格式，但实际撰写时应按照学术规范进行引用。）
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