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AI Infra,也就是 AI(Artificial Intelligence)Infrastructure,可以理解为:为了让模型从“数据与代码”稳定地走到“...
前者可以是开通账号、部署平台、搭建几个应用。后者则要回答:谁来做事,怎样协作,如何判断结果,以及这套方式能不能持续运转。
今天的大模型已经可以写代码、分析文档、调用工具,甚至独立执行一部分复杂任务。但当我们把它放到真实企业里,会马上遇到另外一套问题:
你还记得,自己第一次带新人、第一次开始管理别人时的样子吗? 评论区一起分享你的回忆!
最近参加了一场关于企业 AI 落地的架构师交流。分享中既有航空、汽车制造等大型企业项目,也有基于多 Agent(智能体)、Skill(技能)和 MCP(Mode...
2026 年 8 月 20 日,我和几位技术从业者在线上讨论了一个看似矛盾、却越来越真实的问题:
一方面,海外科技行业的新人入口继续收窄。SignalFire发布的《2026科技人才报告》显示,与2019年相比,其统计范围内的大型科技企业初级与应届招聘下降约...
随着 AI(Artificial Intelligence,人工智能)工具逐渐进入个人工作和企业生产流程,关于成本的讨论也越来越多:
近期,长沙同盟组织了一场关于 Agent Skill 开发与落地 的圆桌交流会议。
像支付、权限、安全、数据迁移等高风险模块,必须进行人工深度审查,并提前准备完整的测试、监控和回滚方案。
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