在InfoQ最新一期视频访谈中，多位技术专家深入探讨了AI大模型从实验室走向产业应用的核心挑战与解决方案。专家指出，当前大模型落地面临算力成本高、数据质量参差不齐、模型可解释性不足等关键问题，企业需结合业务场景进行针对性优化。

访谈重点分析了模型压缩、分布式训练及数据治理等技术路径，并强调小样本学习与领域微调是降低应用门槛的有效手段。同时，专家呼吁行业建立统一评估标准，以推动大模型在金融、医疗等领域的规模化部署。