数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
lucy是一个做美甲的小店店主，由于是小本生意因此没有能力招聘市场营销的人员，也没能力去做市场挖掘和客户回访的工作。因此，能否让大模型来帮她完成这些工作？
比如说，能否做出这样一个大模型，这个大模型能够根据每天的客户流量和经营情况，来给Lucy的美甲店设计一份完善的推广方案，并且每天可以自动对一些潜在客户进行回访；并且，能够自动收集互联网上其它美甲店的经营情况，然后根据这些数据做对比，来优化lucy的美甲产品，并提升服务质量。
这样基于大模型的自动化系统，目前这种产品在市面上是否存在？而如果你是一个想利用大模型进行创业的创业者，你是否能够设计出这样一款大模型产品？
再比如，李家羊肉汤馆生意爆火，爆火的原因就是其良好的羊肉以及材料配方；但作为李家羊肉汤馆的老板来说，他每天需要去进货，品控，熬汤；但他终究就一个人，很多时候忙不过来，而如果把这些交给外人又信不过。
因此，是否能基于大模型或者研发出一款大模型，能够帮助李家羊肉汤自动化的完成这些任务，并且大模型能够通过一些工具来监测羊肉的质量，和材料的配比；并且提出合理化的建议。
再比如在交通领域，消防领域，政务领域，科研领域等等；乱七八糟的无数种应用场景，是否都能够使用大模型来进行管理，优化等操作；如果不行，那为什么不行；如果行，那为什么行，怎么才能具体落地？
所以，作为技术人员来说，我们有时需要抛弃技术从产品和场景的角度去看待技术；而作为非技术人员，我们也要了解技术能够做到哪些事情；哪些事情是科研帮助我们优化供应链或管理等等。
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
