从测试结果来看，云从从容比ChatGPT的答题速度更快，答历史、生物题的得分略低于ChatGPT，答地理题的得分与ChatGPT持平，答政治题、道德与法制题的表现比ChatGPT更好。目前GPT-4.0的水平明显优于其他系统。

要让从容基础大模型真正用起来，需要构建行业大模型。

云从科技联合创始人、广东公司总经理姚志强分享了从容大模型在基层治理场景的应用，比如面向民众服务的一语智办、面向公务员及网格队伍的智治精灵、面向应用开发者的编程助手、面向城运治理中心的融合指挥。

现场大屏播放了针对城运治理中心场景的城运智慧大屏AI精灵演示。比如指挥员提出“把第五个屏幕移动到中间”，AI理解了指令并迅速执行。

面向教育场景，智能教育AI精灵能够基于现有课程教纲、题库等基础模型，形成自生题库，根据学生平时表现生成定制习题及学习计划，并能够通过学生表现自动生成对应的综合评价分析，减少老师日常工作负担。

在展示出语言、数学、推理等基础通识能力后，大模型正在走向行业，展现出在金融、法律、医学、政策等专业知识领域的应用潜能。

云从科技董事长兼总经理周曦认为，大模型将颠覆传统交互方式，主要以问答、伴随、托管三种形式呈现。其中，“问答”即当前的GPT；“伴随”即AI会像一个朋友一样，伴随你执行很多的事情；“托管”即一件事主要交给AI来做，类似在网游中的“挂机训练”。能走到“托管”这一步，人就可以解放出来，做更多有意义、有兴趣的事。

他谈道，有了整个平台框架，通过基础大模型构造了基础能力后，可以不断增加行业大模型的技能包，那么就能构造出更加强大的行业系统。这个系统可服务于To G、To B、To C的各行各业。

在周曦看来，没有强大的基础大模型，直接做行业大模型，不具有长期持续的生命力，因为要想让行业大模型足够实用，需要反过来训练基础大模型，如果想要让行业大模型真正在产业上量产使用，必须将效率和成本控制做到极致，而极致优化必须要掌握基础大模型。

此外，未来产业的突破伴随不断的技术突破而进行，行业应用不是简单的靠创意来解锁，而是技术解锁的。未来几年，技术会不断解锁场景，场景方也会不断探索如何重构行业的效率和体验。