Die Entwicklungstrends von Large Language Model (LLM) Produkten zeigen sich hauptsächlich in folgenden Aspekten:
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Die Suche nach realen Anwendungsszenarien ist entscheidend. Es geht nicht nur um technische Innovation, sondern darum, tatsächliche Nutzerprobleme zu lösen.
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Eigenständige Apps und eingebettete Anwendungen werden sich parallel entwickeln. Eigenständige Apps benötigen mehr Zeit, um Nutzer und Szenarien aufzubauen, während eingebettete Anwendungen schnell auf bestehenden Ökosystemen aufbauen können.
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Produktdifferenzierung ist aufgrund starker Homogenität erforderlich. Viele KI-Anwendungen haben derzeit ähnliche Funktionen und Formen. Zukünftig müssen Durchbrüche in spezifischen Szenarien gefunden werden.
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Nutzerdaten und Feedback sind entscheidend. KI-Produkte müssen durch kontinuierliche Nutzung optimiert werden, wobei der Zugang zu echten Nutzerdaten von zentraler Bedeutung ist.
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Geschäftsmodelle befinden sich noch in der Erforschungsphase. Die Realisierung nachhaltiger Rentabilität ist eine wichtige Herausforderung für KI-Anwendungen.
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Die Integration in bestehende Geschäftsszenarien ist ein gangbarer Weg. Durch die Nutzung etablierter Plattform-Ökosysteme können schnell Nutzer und Anwendungsszenarien gewonnen werden.
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Personalisierung und Intelligenz sind Entwicklungsrichtungen. KI-Fähigkeiten werden Nutzern intelligentere und personalisierte Serviceerfahrungen bieten.
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Vielfältige Entwicklung wird zur Norm. Verschiedene Arten von KI-Anwendungen werden in ihren jeweiligen Bereichen den besten Weg suchen.
Insgesamt sind das Finden geeigneter Anwendungsszenarien, die Lösung realer Bedürfnisse und die Etablierung nachhaltiger Geschäftsmodelle der Kern der Entwicklung von LLM-Produkten. Technologische Innovation ist zwar wichtig, aber letztendlich ist es entscheidend, für den durchschnittlichen Nutzer Wert zu schaffen.