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Claude 一个周末跑通 AMD 新 GPU 之后,真正崩塌的不是 CUDA,而是工业时代关于行业、组织、知识、时间、技术与工程边界的旧假设。
作者:史凯(凯哥)|Lean-FDE 体系提出者|企业 AI 转型与 Agent 落地实践者
如果站在更长的历史周期观察,FDE(Forward Deployed Engineer,前端部署工程师)的出现,并不是一个简单的岗位创新,也不是某一家公司的组织...
WAIC 2026那场关于多模态的首席科学家圆桌,表面上讨论的是“多模态究竟是大语言模型的外挂,还是下一代智能的灵魂”,真正触及的却是一个更根本的问题:为什么今...
它不是一个简单的“专业百科”,也不是只会输出冲稳保列表的传统志愿工具。它的模型分析了 3 万份脱敏真实简历数据、近 3 年高考录取数据、高校和专业数据、城市机会...
一种声音在喊基础模型。阶跃星辰、Moonshot,单笔融资超过 20 亿美元,数字大得让人窒息。这是大家以为的本周头条。
没有场景,AI 就是摆设。 但这还只是第一层。今天我们要进一步讨论一个更重要的判断:场景,正在从“项目入口”升级为“战略资产”。
这篇文章要讨论的,不是一个普通的绿色数据中心话题,也不是一次简单的设备租赁模式升级,而是 AI 时代新型基础设施的一次底层重构。
它忙着搬家。从一楼搬到顶楼,从看得见的现金流,搬到看不见的故事里。从硬件,搬到模型;从人,搬到机器。
《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》,表面上讲的是高质量数据集建设,实质上指向一个更大的产业命题:AI 产业竞争正在从“模型能力竞赛”进入“行业数据能...
过去几年,我们谈数字化,最常听到的是系统、中台、数据治理、大模型、智能体。很多组织一上来就问:我们要不要建数据中台?要不要接大模型?要不要做 Agent?
出品:凯哥讲 AI · 智胜系列 | 主题:国家数据局《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》专业解读
未来企业竞争的关键,不是拥有几个会用 AI 的人,而是建设一个能让 AI 被正确使用、持续进化、可信运行的组织。
过去一年,我在很多企业 AI 场景里反复看到同一个现象:Demo 越来越容易,落地越来越难。招投标、采购、数据集运营、交通能源协同、证券合规、HR 匹配、企业内...
从 Palantir、OpenAI、Anthropic、Google Cloud 到 Databricks、Scale AI、Harvey,看智能体时代全链路工...
过去两年,很多企业对 AI 的理解仍然停留在一个窗口:打开一个 ChatGPT、接入一个大模型、做一个知识库问答、上线一个智能客服。它们有价值,但远远不是 AI...
如果软件工程本质上是认知工程,那么大模型的出现就不是工具升级,而是一次底层范式革命。
智能体工程化所需的九类能力放在同一张地图上:模型只是智能体的推理核心,真正决定落地能力的是编排、记忆、工具、数据、基础设施和可观测性的闭环。
主题:智能体架构 / 企业 AI 转型关键词:RAG · Agent · Guardrail · Observability · Feedback
家长真正焦虑的,不是专业,而是未来,凯哥用这篇深度文章给您一个抗 替代的6 类能力和专业选择地图,构建四层能力栈
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