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在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术的应用已成为推动企业效率提升和商业模式创新的关键因素。大型预训练模型（如GPT系列）的涌现，更是为AI技术的商用落地提供了强大的动力。这些模型能够理解和生成接近人类的自然语言，处理复杂的逻辑推理，甚至在某些领域超越了人类的能力。
随着AI技术的不断进步，其在商业领域的应用范围也逐渐扩大。从智能客服到供应链优化，再到个性化推荐系统，AI已经深入到企业运营的各个环节。其带来的变革不仅是提高了工作效率，更重要的是改变了企业的运作模式和竞争策略。
然而，随着AI应用的深入，也出现了一系列挑战。如何确保模型安全可靠地运行，防止数据泄露和隐私侵犯，成为了行业亟待解决的问题。同时，随着AI技术向深度学习的深化，模型复杂度的提高也给系统的稳定性和可维护性带来了更大的挑战。
为了应对这些挑战，企业需要采取一系列措施。首先，建立完善的数据治理体系是至关重要的，它能够确保数据的质量和安全，并为AI模型的训练提供高质量的数据。其次，选择合适的模型和技术架构也是非常关键的，这直接影响到模型的性能和应用效果。更后，企业还需要加强对其AI系统的监管和管理，确保其安全性和可靠性。
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