在用户的各类场景中通过自然

作为每家公司的底座，会抹平过去的很多成本： ）降低部署成本：大模型能根据实时数据调整资源消耗，降低固定部署成本，且未来产品不仅能通过大模型实现自动化部署，还能根据实时使用情况优化配置，让从前受限于成本和算力的应用变得可行； ）降低获客成本：基于大模型可能会出现新型应用市场，比如插件生态带来的无界营销，语言触达目标用户，无需额外的广告成本，更拼产品本身的能力。

一个是用户可见的部分包括交互范

式的改变、实时生成和多模态感知。 ）自然语言交互。从图形用 LINE数据 户界面转向自然语言用户界面。之前各个终端之所以用图形用户界面，是因为机器不理解人类语言，只能人去理解机器语言。 而大模型的出现让计算机能够理解并生成自然语言，这彻底改变了人机交互的方式，未来也许可以基于自然语言的交互，省去了很多长尾页面。绝大多数操作在一个页面完成，用自然语言的指令调取各种结果，甚至一个指令串联起多个的功能，这不仅改变了用户与应用交互的方式，更带来了跨应用、跨终端的深层次协作。 实时生成内容。从生成文本和代码，到图像、声音和视频，甚至未来会生成机器人动作等，能生成的内容越来越多，复杂度越来越高。

实时生成的特性解锁了极

具创意和生产力的应用场景，比如： 动态生成内容：基于用 爬网预算不足如果 户行为或需求实时生成视频、图像或音频内容。比如教育内容可以根据学习进度实时调整，视频广告根据观众偏好实时生成内容。 沉浸式体验：例如在购物、旅游等场景中，通过生成的环境让用户体验到更加真实的互动式内容。 这带来了两个变化： 一是效率上的十倍速。生成广告视频、生成交互视觉稿，编程等都是相比传统方案的十倍速； 二是解锁了不可能。比如在医疗领域，能够综合多种数据源，如影像学、基因组学和患者历史等进行评估，提供更全面的诊断，这在传统医学中往往受到数据整合和分析能力的限制。

多模态感知包括多模态的理解

和输出。每一种信息来源称为一种模态，能同时感知 买入铅 文本、图像、文档等，你的输入将变得极为丰富。而人是多模态感知的集大成者，人有五感，能实时调度任意感官输入和输出，并作出精准的判断。 过去我们对的输入主要是鼠标和键盘，对手机的输入主要靠触屏、指纹面部识别、陀螺仪和加速度计等；在时代，大模型可以实时理解我们的语言、图像、视频，又能实时地输出更符合人类表达方式的内容，带来更丰富的交互体验和决策支持，逐步逼近人类的感知水平。