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大模型基础认知
从GPT到行业大模型:技术演进与关键突破
大模型的核心能力:生成、推理、泛化
通信行业与大模型的契合点:数据资产、场景复杂度、效率需求
全球通信行业AI应用趋势
国际运营商案例:AT&T网络智能运维、Verizon客户体验优化
AI驱动的网络故障预测与根因分析
案例:某省联通基站流量预测(准确率提升30%)
大模型赋能的个性化服务(投诉处理、套餐推荐)
案例:某省联通客服机器人服务效率提升50%
用户画像+生成式AI:动态生成营销策略
案例:某地市联通融合套餐转化率提升
代码生成、文档自动化等场景实践
四步走:需求对齐→场景优先级→数据治理→小步快跑
联通现有资源盘点:数据中台、算力基础设施、合作伙伴生态
数据安全与隐私保护:联邦学习与隐私计算技术
成本控制:模型轻量化与混合云部署
组织适配:业务团队与技术团队的协同机制
每组抽取联通实际业务问题(如“农村区域网络覆盖成本优化”)
结合大模型能力设计解决方案框架
技术可行性、ROI分析、风险预判