要点

� 技术突破篇

* Pos two distill框架：解决长文本处理位置偏差，提升模型可靠性和全局关注。

* 模型优化进展：自我蒸馏方法成为微调标准，增强多轮对话稳定性。

� 应用落地篇

* 新石器无人货运：完成超42亿融资，推动行业从技术验证走向规模化量产。

* Turbo AI学习工具：用户突破500万，通过人机协作简化录音转文字到自动摘要流程。

� 创业与资本篇

* 硬件创新趋势：AR眼镜和3D打印成新入口，市场接受度超预期。

* 数据驱动策略：高质量标注和合规流程构筑竞争壁垒，提升用户黏性。

️ 合规与政策篇

* 数据安全挑战：本地化处理和加密存储应对隐私风险，合规审计成关键。

* 监管风向：可解释性和可审计性要求升级，影响企业采购决策。

02:02 无人货运领域：资本投资热衷的背后，企业面临何处挑战？

04:05 AI模型在长文本场景下的可靠性提升，助力智能客服合同审阅和学术搜索

06:08 AI产品落地与合规商业化：探索未来投资趋势和产品需求

08:08 AI硬件创业面临的挑战与机遇：性能、成本和用户需求的平衡

10:09 AI创业团队如何落地内容生成与人机协作？建议与挑战分析

12:13 AI硬件创新趋势与风险分析：选择入口与建立竞争壁垒

14:14 AI创业之路：如何通过硬件和内容路径建立竞争壁垒？

16:15 AI创业公司的挑战与机遇：数据、差异化和合规性

18:19 AI产品的新合规挑战：位置敏感性评估和可解释性要求

20:20 AI创业公司的关键策略：如何实现人机协作并建立信任优势？

22:21 AI创业公司的分层人工监督策略：如何提升自动化水平并保持合规？

24:26 AI行业的未来竞争优势：技术进步与数据安全的完美结合