在这场财务数字化转型的长跑中，我们既要抬头望天，又要低头寻路。所谓的“抬头望天”，就是要我们对整个转型过程有个全面的计划，对未来的财务趋势有个清晰的认识。
而“低头寻路
则意味着我们不能只是空谈转型，而应该从实际 BC 数据欧洲 操作出发，找到切实可行的方法，一步一个脚印地前进，这样才能迅速迈向财务的新时代，最终实现从无到有，再从有到多的价值创造。究竟什么是大模型所需要的框架？框架是如何满足产业链需求的？国产框架与海外框架的差距或差异又在哪里？本文就让我们深入产业链的中枢地带，沿着框架的“海岸”一探究竟。
年正值科技摩擦之际，我采访到一位工业机械公司的技术负责人，向他问到：“制造领域有没有一些“卡脖子”的情况？”他提到，“工业智能制造的核心要素，可以归纳为“三软三硬”。三软主要是指大数据、人工智能和工业软件，三硬主要是指核心装备、制造工具和材料。卡脖子这个问题，在各行各业各个领域都普遍存在”。
反倒是深度学习框架
现在的情况还好，没有卡脖子。虽然也是国外的，但目前 添加也很重要 还没有封闭，不过也不排除它后期还会封闭。这也是为什么我们公司选择国产深度学习框架，一是使用门槛更低，二是防患于未然。客观地说，国产框架离还有一定的差距，但这个差距在肉眼可见地缩小。”
从传统的深度学习模型时代
到方兴未艾的大模型时代，都离不开框架的平台化支撑，其重要性不亚于芯片。但和芯片不同的是，与大模型发展相适配的国产框架，基本实现了自保。
这是基础技术领域一个非常大的进步，也是中国为什 adb 目录 么没有错过这一轮大模型热潮的原因之一。的短短数年，从机器学习到大模型，新旧技术“沧海桑田”，科技行业风云变幻，但框架之于产业的重要性，却从未改变。
