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盘古大模型 PanguLargeModels 盘古大模型 PanguLargeModels 盘古大模型是面向B端行业的大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古大模型是面向B端行业的大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构
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ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。
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数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。国有企业、上市公司如何充分发挥海量规模数据和应用场景等优势，如何解决数据难点，如何管好用好数据资产，已成为数字化转型的关键命题。对此，国内领先的数据分析和 数据治理 产品与服务提供商亿信华辰提炼出数据资产入表三大步骤，以期为有数据资产入表需求的国有企业和上市公司提供参考。
第一步：入表形成原始资产
原始资产入表是将指系统建设及数据生成等所产生的成本费用以成本法入表，据此构成数据资源的初始资产价格。
系统建设是数据资产入表的前置条件。企业需要完成基础信息化建设，并对企业数据治理程度和 数据管理 能力做必要评估。此外还需进行数据资产入表前改造工作，主要涉及数据分类分级工具准备、数据成本计量工具准备、财务系统准备等。
企业在梳理确认好数据资产类型、类别和安全等级后，就可以进入到实施阶段：梳理数据资产构成成本，并对数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。
第二步：形成无形资产收入
确认数据商业价值是形成无形资产收入的必要前提，企业需进行相应可行性评估和投产比分析。此外企业还需考虑，数据需求方愿意以什么价格和方式进行付费，这决定了数据能否形成稳定、持续的收益。目前数据交易所主要以API、数据包或数据模型的方式来交付数据产品。如果走无形资产路线，卖的就不是数据本身而是数据服务，可选择数据模型或数据软件服务的形式，以特许经营、软件授权等方式来产生可持续现金流。
数据产品的结算系统搭建非常关键，建立合理的利益分配机制，必要时考虑分销路线，有利于将数据资产收入最大化。需要注意的是，由于数据可以无限复制，具有弱排他性，所以市场的参与者需要从一开始就建立营销体系以及品牌意识，为下一阶段的残酷竞争做好相应准备。
第三步：形成存量资产
存量资产是指企业所拥有全部可确指的资产，包括企业的应收账款、其他应收款、无形资产等。
数据一旦成为数据商品并达到一定交易量，就会形成数据相关的应收账款，还有存货相关的抵押账款等，这些款项都能形成业内所说的金融资产。只有形成了众多金融资产，才能构建金融资产池，步入金融化。金融化的实现模式往往是证券化，形成存量资产的后续影响是数据的货币化。一旦数据资产能实现证券化，从某种意义上数据本身就变成了货币。
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知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库，具备一定推理能力，且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。
