今天分享的是：AI系列深度报告：全球AI竞速，重视海外映射+国内创新
报告共计：27页
从提供的文档来看，其核心内容围绕全球AI领域的发展、相关技术应用及部分数据展开，以下是具体总结：
在AI模型方面，文档提及了多个主流大语言模型（LLM）的相关信息。从成本角度，有不同模型在特定MMLU标准下每百万tokens的成本相关内容，展示了不同时期各模型的成本变化趋势。同时，部分模型在推理、数学、科学、编程等领域的表现也有所涉及，相关数据能在一定程度上反映各模型在不同任务上的能力差异。
AI在商业领域的应用是重要内容之一。在营销层面，AI技术助力营销服务商变革，通过深度学习算法分析用户行为数据生成用户画像，实现精准且自动化的广告投放，还能基于用户兴趣自动生成广告文案等内容，以此提高点击率、转化率和投资回报率（ROI）。在电商领域，AI可分析购物历史等数据提升用户转化率和购买欲；预测分析工具能优化库存、提高物流效率；AI驱动的聊天机器人等技术可实现客户服务自动化，提升服务效率与客户体验。
此外，文档还包含一些时间节点信息，涉及2024年至2025年的多个月份，可能与AI技术迭代、相关产品更新或数据统计周期有关。同时，出现了联盟销售额等商业数据，以及一些产品名称，虽未详细展开，但也从侧面反映了AI在实际商业场景中的落地与相关业务的开展。
展开剩余77%整体而言，该文档呈现了全球AI竞速背景下，技术层面的模型发展情况以及应用层面在营销、电商等领域的具体实践，为了解AI行业动态提供了多方面的信息。
以下为报告节选内容
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