在大型语言模型 (LLM) 的早期，我们已经习惯了每次新模型迭代时推理和编码能力都会大幅提升 10 倍。
如今，这些跳跃已趋于平缓，变成增量收益。
例外的是领域专业智能，其中真正的阶跃功能改进仍然是常态。
当模型与组织的专有数据和内部逻辑融合时，它将公司的历史编码到未来的工作流程中。
这种一致性创造了复合优势：建立在密切了解业务的模型之上的竞争护城河。
在汽车工程领域，公司的“语言”围绕公差堆栈、验证周期和版本控制。
来源：MIT Tech Review
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