“因为科大讯飞一直以相对底层技术的创新、研究为主，所以如果把这些技术用在更多的场景、更多的设备单靠科大讯飞自己其实不行。所以整个开发者生态方面花了很大的力气。”周传福告诉霞光社，在东南亚的开发者生态方面，科大讯飞搭建了以新加坡为中心的讯飞开放平台国际站。“其实我很羡慕，羡慕的点在于C端酷炫的产品是很容易抓到消费者的，但是底层技术的可能讲两天人家都不知道你在做什么。所以整个生态方面就是把技术落地应用生态是我们长期布局，不是靠一年两年，至少3-5年才能把一个基础做好，这是目前整个状态。当然在东南亚我们也看到了很多的突破。”他认为，在这些突破的背后，离不开技术创新和本地化。"ChatAI"在保持对话连贯性方面表现出色。北京国产ChatAI网站

AI在解决数学问题时可能出现错误的原因有几个方面。首先，AI模型的性能取决于其训练数据。如果训练数据中包含错误，或者没有充分涵盖特定类型的数学问题，那么AI在处理这些问题时可能会出错。其次，数学问题往往需要精确和逻辑严密的推理，而目前的AI技术主要基于统计学习，可能在理解复杂或抽象概念上存在局限。此外，数学问题的表述方式多样，AI可能无法准确理解问题的真实意图，算法和计算限制也可能导致AI在处理特别复杂或高度抽象的数学问题时出现错误。江苏ChatGPTChatAI注册"ChatAI"能够模拟不同类型的对话风格。

“人工智能领域的泡沫，总是在不断产生又破灭中循环。”梅拉妮·马歇尔在著作《AI3.0》中，这样描述人工智能领域5到10年的周期循环。2016年，击败围棋世界Champion李世石后，AlphaGo短暂掀起人脸识别、自动驾驶等人工智能浪潮。2023年，ChatGPT的横空出世让大模型成为AI界当之无愧的“顶流”。泡沫破灭，资本冷静后，不理智的潮水终于褪去。如今，AI界鲜少再重谈人脸识别，自动驾驶难以落地，而在国内，大模型也从当红炸子鸡慢慢成为投资人投不起的领域。研究人工智能的群体已经熟悉了这一模式：在“人工智能的春天”，投资机构过度承诺，媒体过度宣传，紧接着便会迎来“人工智能”的寒冬。环球并不同此凉热。

科大讯飞、阿里巴巴相继在东南亚推出大模型，东南亚国家队也加入大模型竞赛，新加坡Z府投入5200万美元的资金支持AI多模态大模型开发计划(NMLP)。周传福告诉霞光社：“东南亚虽然是一个区域，但是打开来看，很多国家都有很大的不同。新加坡是东南亚发达国家，它的AI落地会更快一些，像教育等等部门或者行业都有很多的落地应用。相对来说，新加坡（AI落地）走得比较靠前，活跃度更高，但是像马来西亚、印尼、泰国等等国家也能深刻感觉到比原来更加热烈，当然整个落地步伐相对慢，但是还是能看到希望。我们也会长期坚持在这些地方深耕。”"ChatAI"帮助改善写作技巧。

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在中美之外，东南亚也成为中美大模型交锋的主战场。在东南亚，AI还正方兴未艾，虽然落地步伐相对慢，但还是能看到希望。整个东南亚地区的国家，都在拥抱AI。中美两股AI旋风正在东南亚交汇。AI在东南亚并不算是新兴行业，在大模型浪潮之前，东南亚就因低廉的人力成本等因素聚焦了智能客服、人工标注等AI相关应用。但在今年来到东南亚后，科大讯飞云平台事业群副总裁周传福明显的感受是：除了原来的这部分传统项目，现在更多地看到像媒体行业、金融行业等都在更加热烈地讨论、拥抱AIGC、大模型等新技术。虽然目前东南亚使用较多的还是来自OpenAI等欧美AI公司的大模型，但在东南亚AI界，也不乏科大讯飞、华为、海康威视等中国科技公司的身影。北京国产ChatAI网站