主要观点：AI 采用已成为现实，75%知识工作者已在工作中使用 AI，大型语言模型（LLM）正引领这一革命，基础模型是生成式 AI 运动的支柱，生成式 AI 领域有多个关键参与者，将 LLM 从概念验证扩展到生产面临复杂挑战，需选择合适的 LLM 并采用增强其能力的架构范式。
关键信息：

• [2024 工作趋势指数]报告 75%知识工作者使用 AI，LLM 改变企业处理自然语言任务方式。
• 生成式 AI 领域关键参与者：OpenAI、Meta、Anthropic、Google、Mistral、Cohere、Amazon、xAI 等。
• 模型选择需考虑任务要求（通用或专用）、开放与专有模型、性能与成本、基础设施与可扩展性等。
• 架构范式包括检索增强生成（RAG）用于获取外部信息、代理式 AI 用于自主决策、微调用于特定任务。
  重要细节：
• OpenAI 的 GPT 模型通用，Meta 的 LLaMA 是开放权重替代，Anthropic 的 Claude 强调安全透明，Google 的 Gemini 领先于多模态 AI 等。
• 不同模型在不同任务和场景中的应用，如 BioGPT 用于医疗，Legal-BERT 用于法律等。
• API 基于的实现可减轻基础设施需求但依赖第三方，本地托管可控制部署但需高性能 GPU 等。
• RAG 在问答、总结、专业内容生成等方面的应用。
• 代理式 AI 在自动化客户支持、复杂工作流中的应用。
• 微调在特定领域应用、定制内容生成、任务优化等方面的作用。