# 08-08 AIGC 早报

- Link: https://paooo.com/aigc-morning/3516/
- Published: 2023-08-08T10:03:29+08:00
- Author: lilizhu

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * [OpenAI](https://paooo.com/tag/openai/)推出GPTBot，用于抓取公开信息以改进模型
   训练，数据来源治理成为焦点。
 * Zoom明确生成式AI不会未经同意使用用户数据训练，企业级AI合规要求进一步抬升。
 * 蒙牛发布MENGNIU.GPT与AI营养师，显示垂直行业[大模型](https://paooo.com/ai-study/)
   正加速落地到消费服务。

![08-08 AIGC 早报](https://paooo.com/wp-content/uploads/2023/08/1691460063-11-jpg.
webp)

 1. OpenAI 推出网络爬虫 GPTBot 可收集信息改进 AI 模型。 
    https://www.8btc.com/article/
    6828842
 2. Zoom 表示其生成式 AI 工具不会未经用户同意采用其数据进行训练。https://www.chinaz.
    com/2023/0808/1549377.shtml
 3. 蒙牛也发布了全球首个营养健康领域模型MENGNIU.GPT，基于该模型的AI营养师可以为消费
    者提供专属的营养健康服务。
    https://www.cs.com.cn/cj2020/202308/t20230807_6359771.
    html
 4. 网易互娱AI Lab图像生成论文被AI顶会接收。
    https://www.chinaz.com/2023/0807/1549209.
    shtml
 5. Meta 解散蛋白质结构数据库团队 战略重点聚焦商业人工智能。 https://www.chinaz.com/
    2023/0808/1549387.shtml
 6. Photor AI：帮助用户快速从大量照片中筛选出最佳照片。https://www.chinaz.com/2023/
    0807/1549199.shtml

📌 语宙知识库 · 技术背景与应用场景延伸

本文为短快讯，反映出[AIGC](https://paooo.com/aigc-news/)行业两条主线：一是模型训练
数据的获取与合规边界，二是垂直行业大模型的场景化落地。与通用聊天模型相比，企业更
关注是否可控、可审计、可定制；与通用工具相比，行业模型更强调专业知识、服务闭环和
实际转化效率。

❓ 常见问题解答（FAQ）

OpenAI GPTBot 是做什么的？

GPTBot 是 OpenAI 推出的网络爬虫，用于收集公开网页信息，帮助改进 AI 模型训练与能力
提升。它的核心价值在于扩大可用数据来源，但也引发了网站是否允许抓取、如何控制训练
数据边界的讨论。

Zoom 的生成式AI会用用户数据训练吗？

根据文中信息，Zoom 表示其生成式 AI 工具不会未经用户同意使用用户数据进行训练。这类
表态主要回应企业客户对隐私、合规和数据安全的顾虑，适合对数据治理要求较高的办公场景。

MENGNIU.GPT 适合哪些应用场景？

MENGNIU.GPT 面向营养健康领域，基于该模型的 AI 营养师可为消费者提供专属营养健康服务。
它更适合个性化饮食建议、健康咨询和品牌服务升级，相比通用大模型更强调行业知识与场景
适配。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

企业接入 GPTBot 类爬虫该怎么管？

先明确 robots.txt、访问策略和日志审计，区分公开内容、内部知识和敏感数据。对外部抓取
要设白名单与速率限制，对内部训练则建立数据分级、脱敏和授权流程，避免“能抓就能训”
的粗放做法。

垂直行业落地时怎样判断值不值得做？

先看是否存在高频、标准化、可量化的流程，比如客服、营销、知识检索或内容生成。若能
把人工耗时降下来、错误率压下去，并且有明确 ROI，就值得做；否则更适合先做轻量辅助，
而不是直接上重模型。

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企业训练大模型，最先卡住的是数据还是合规？

🕸️ 语宙向量知识图谱 · 语义强关联深度内链

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 * [AI日报：GPT5.6系列模型发布 Codex消失;腾讯拟接盘Manus成最大股东；MiniMax创始人宣布零薪酬直至实现AGI](https://paooo.com/aigc-news/29197/)

[🏛️ lilizhu](https://paooo.com/author/lilizhu/) · 专注于多模态大模型架构拆解、AI
Agent 智能体实测与高精度提示词工程研究。

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