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基础模型很重要，因为它们可以支撑各种下游 AI 应用。例如，图像分析基础模型可用于识别医学成像中的异常，发现基础设施中的潜在故障以确定维护优先级，以及优化零售的物流和规划。这种范式意味着它们可以以多种方式使用，并推动日常工具（如互联网搜索、照片编辑、拼车、翻译和聊天机器人）的进步，并解决重大挑战（如缩短医学科学的研发周期和扩大教育机会）。由于基础模型具有广泛的实用性和易用性，尤其是对于语言模型而言，基础模型可以为比以往任何时候都更多的人带来 AI 的好处，用于商业和创意活动。
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