根据您提供的信息，报告是由腾讯研究院发布的。至于作者，报告中提到了多位专家和学者，包括中国工程院院士、原副院长邬贺铨，中国工程院院士李伯虎，香港中文大学(深圳)教授、前海国际事务研究院院长郑永年，中国广告协会会长、国际广告协会全球副主席张国华，中国互联网投资基金管理有限公司总经理李筱强，Hugging Face 高级工程师王铁震，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生，腾讯集团副总裁蒋杰，以及腾讯研究院院长司晓。报告可能是由这些专家的集体智慧编写的，或者由腾讯研究院的研究人员根据专家的意见和调研数据整理而成。

根据标记中的内容，作者给出了以下具体的建议：

1. 推动大模型融入各行各业：作者强调了将大模型融入千行百业的重要性，这是下一阶段发展的重点。

2. 开展行业大模型研究：腾讯研究院自2023年8月启动了对行业大模型的探索，通过访谈上百位专家，进行了体系化的研究，为业界提供了有益的借鉴。

3. 大模型上云落地：作者认为大模型上云可以加速形成新质生产力，推动数字经济的提质换档。

4. 避免技术性能片面追求或短期收益：在评估行业大模型的成功时，应避免片面追求技术性能或短期收益，而应评估其在降本提效、业务创新和体验增强方面的价值。

5. 构建高质量数据飞轮：为了实现行业大模型的成功，作者提出构建一个高质量数据飞轮的模式，以促进模型的不断优化和应用。

6. 多种方式组合的典型案例：在实际应用中，作者建议结合提示工程、检索增强生成、精调、预训练等多种方式，以优化行业大模型的性能。

这些建议旨在推动大模型技术在各个行业的应用，实现人工智能的可持续发展，并为社会创造更多价值。

报告的核心内容是关于人工智能大模型，特别是行业大模型的发展现状、应用场景、实现方式以及未来趋势的深入研究。报告指出，虽然人工智能大模型在技术上取得了显著进步，但在具体行业的应用推进上却遇到了挑战，原因在于通用大模型难以满足各行各业的特定需求。因此，行业大模型应运而生，它们通常是基于通用大模型调整而来，能够更好地满足企业提高模型专业性的需求，也是实现“人工智能+”国家战略的最后一公里。

报告强调了行业大模型的特点，包括既有模型也含应用、大多生长于通用大模型之上，以及其本质是解决方案。同时，报告提出了评估行业大模型成功与否的三类价值：降本提效、业务创新和体验增强，并提出了构建高质量数据飞轮的模式。

在实现方式方面，报告介绍了多种方法，包括提示工程、检索增强生成、精调、预训练以及多种方式组合的典型案例。商业案例和科研案例的介绍也展示了行业大模型在不同领域的应用成果。

报告的观点认为，大模型技术的发展需要贴近实践，通过深度研究推动创新探索和落地。同时，行业大模型的发展需要解决的关键问题在于知识密度，密度越高的行业或场景，受影响会越大。报告呼吁业界继续深入讨论，共同推进人工智能的可持续发展之路。

报告研究领域涉及人工智能中的大模型技术，以及其在不同行业中的应用。这些大模型以其参数规模大、泛化能力强、支持多模态等特点，正在引发智能革命。领域的发展历程中，大模型技术已从基础的通用大模型，逐步发展出针对特定行业需求的行业大模型。这些行业大模型基于通用大模型调整而来，旨在满足各行各业的特定需求，是实现“人工智能+”的最后一公里。当前市场以基础大模型为主，但缺少行业专业知识。因此，发展行业大模型成为下一阶段的重要任务。

报告的主要结论是：随着人工智能大模型技术的快速发展，其在工业、金融、广电等行业数字化转型和高质量发展中具有巨大潜力。然而，通用大模型在具体行业应用中存在一定的局限性，因此，发展行业大模型成为了下一阶段的发展重点。行业大模型是基于通用大模型调整而来，能够更好地满足各行业提高模型专业性的需求，也是国家落地“人工智能 +”的最后一公里。报告还提出了行业大模型的成功评估标准，强调了高质量数据飞轮在实现行业大模型成功应用中的关键作用。

根据腾讯的行业大模型报告，大模型在各个行业的应用进展和速度各有不同。一些行业如金融、广告等已经快速采用并实现了大模型的落地应用，而一些传统行业则因具体问题解决不好，应用推进相对较慢。报告指出，决定大模型影响大小的核心因素是“知识密度”，密度越高的行业或场景，受影响会越大，比如教育行业、研发和设计环节等。

在人工智能大模型领域，主要的参与者包括腾讯研究院、Hugging Face、OpenAI 等公司和组织。腾讯研究院自 2023 年 8 月就启动了行业大模型的探索，开展了覆盖十余个行业、上百位专家的访谈，进行了体系化研究。Hugging Face 希望每个人都可以访问生成式 AI 模型，包括各类企业和所有普通开发者。OpenAI 正在搭建人工智能的封闭系统。这些公司和组织在人工智能大模型领域起到了重要的推动作用。

该领域的发展主要受到以下因素的推动：

1. 人工智能大模型的技术创新和产业变革，特别是在工业、金融、广电等行业的数字化转型和高质量发展中，大模型作为新动能展现了其通识能力强、泛化能力强、支持多模态等特点。

2. 行业对大模型的内生需求，大模型能够提高生产效率、提升产品质量、实现个性化定制、优化资源配置、促进绿色环保、实现人才结构优化等，加快推进中国工业的转型升级，实现工业的数字转型与智能化升级。

3. 大模型在具体行业中的应用推进，虽然存在一定的困难和挑战，但是随着行业大模型概念的厘清、应用进展、实现方式、安全治理、未来趋势等方面的体系化研究，大模型在行业中的应用前景广阔。

4. 算力、算法、数据、场景等关键要素的发展，特别是数据和场景的优势，为高质量行业大模型的训练和应用提供了基础。

5. 政策推动和产业界的积极探索，如腾讯研究院自 2023 年 8 月启动的行业大模型探索，开展了覆盖十余个行业、上百位专家的访谈和研究，为业界提供了有益借鉴。

报告中提到了以下挑战和风险：

1. 大模型存在“不可能三角”问题：即在大模型的三个关键特性——参数规模、泛化能力、支持多模态——之间存在难以同时满足的矛盾。

2. 行业对大模型有内生需求：虽然大模型具有通用性，但行业特定的专业知识和技术需求使得通用大模型难以直接应用。

3. 行业大模型是落地“人工智能+”的最后一公里：如何将大模型有效地融入各个行业，解决实际问题，是当前面临的主要挑战。

4. 行业大模型的本质是解决方案：需要具备专业化、低成本、高可靠解决行业痛点问题的能力。

5. 安全与治理：随着大模型能力的增强，确保其安全、可信、负责任地发展，成为当前 AI 发展的重要课题。

6. 数据和场景利用：如何更好地利用数据和场景，以实现大模型的商业落地和执行效率的提升。

7. 高质量数据飞轮的构建：评估三类价值——降本提效、业务创新和体验增强，构建可持续的高质量数据生态系统。

该领域的主要用户包括金融、工业、广告、科研等行业的专业人士和企业。此外，还包括投资人和各类开发者。

报告对未来的趋势有何预测？

根据腾讯研究院的行业大模型报告，未来的趋势预测主要包括以下几个方面：

1. 大模型融入各行各业：报告指出，如何将大模型融入千行百业，是下一阶段的发展重点。随着技术的进步，大模型将更加专业化，低成本，并具备高可靠性，以解决行业痛点问题。

2. 新质生产力的形成：大模型上云落地，将加速形成新质生产力，推动数字经济的提质换档。

3. 人工智能与实体经济深度融合：报告强调，人工智能发展的根本目标是落地于行业、服务于人。未来，人工智能将更加贴近实际应用场景，与实体经济深度融合。

4. 智力平替现象：随着大模型技术的快速发展，人类的智力成果可以通过云端的方式，通过大模型提供给每个人。这可能会成为未来世界的常态，即一个人带领AI团队就能完成复杂的任务。

5. 行业大模型的“知识密度”：报告认为，决定大模型影响大小的核心因素在于“知识密度”。密度越高的行业或场景，受影响会越大，例如教育行业、研发和设计环节等。

6. 多模态支持：大模型支持多模态，能够处理文本、图像、视频等多种类型的数据，解锁新能力，并逐步替代传统的智力劳动。

7. 高质量数据飞轮的构建：为了评估行业大模型的成功，报告提出构建一个高质量数据飞轮的模式，以实现降本提效、业务创新和体验增强的价值。

这些预测和观点为我们提供了对大模型技术未来发展的有益参考，期待与更多同仁共同努力，推动大模型深入各行各业，共同创造和见证一个人机共生时代的来临。

在当前的技术发展趋势中，有几个值得关注的新技术和创新模式：

1. 人工智能大模型：如数据所述，人工智能大模型正在推动新一轮的技术创新和产业变革。这些模型具有参数规模大、泛化能力强、支持多模态等特点，能够为各行各业带来新的发展机遇。

2. 行业大模型：针对特定行业定制的大模型，能够更好地满足行业内的特定需求。这些模型通常基于通用大模型调整而来，是提高模型专业性的有效选择。

3. 提示工程：这是一种新的AI训练方法，通过给出简单的提示或草图，让大模型生成更复杂的内容。这种方法在多种任务中展现出了强大的能力。

4. 检索增强生成：这种方法通过结合检索信息和生成模型，使得AI能够更有效地生成文本或图像。

5. 精调与预训练：通过对模型进行精调或预训练，可以使其更好地适应特定的任务或领域。

6. 高质量数据飞轮：构建一个高质量的数据循环机制，以不断提升模型的性能和效果。

7. "人工智能+"战略：将人工智能技术与各行各业相结合，推动产业的数字化转型和高质量发展。

这些技术和模式都在不同程度上展现出了巨大的潜力和应用价值，值得进一步关注和研究。