对话传神语联：以“数推分离”解大模型落地困局

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大模型技术正加速走向商业应用。然而，真正将大模型落地企业场景的过程中，问题远比想象中复杂。目前，常见的主流大模型多采用数据与推理一体化的模式，这种模式难以持续不断地实时学习企业业务知识，是大模型商业化的核心痛点之一。一方面，企业的数据是训练模型成为行业专家的基础，但数据外流存在安全隐患，企业对公有云方案存疑；另一方面，企业自行训练大模型成本高昂，不仅需要大规模算力和人才支持，传统的微调模式还可能削弱模型的通用能力，使得整体效益难以为继。 OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼曾在麻省理工学院的一次对话中提到，GPT-4在推理速度、算力成本等方面存在瓶颈，GPT-5将尝试“数据与推理分离”的新策略。面对相似的问题，中国企业同样在寻找可行路径。传神语联以“双网络架构”为核心，推出了“数推分离”大模型技术。用副总裁蔺伟的话来说，这种架构好比“两个协同联动的大脑”：一个负责学习客户的数据，确保动态管理和迭代训练