AI Infra:数据类 just-in-time app 如何在企业落地

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入工作流编排与自动化:让分析从「手动点击」变成「自动跑」加上权限、安全和监控:把工具推向企业级生产环境下面分步展开,每一步讲清楚:要做什么、怎么做、产出是什么。二、Step 1:明确目标与场景(别一上来就堆功能)目标:避免做成“大而全却没人用的 BI”,先从几个关键问题入手,也就是约束在“日报”类。建议做法:和核心业务方...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...

前言:国产算力不能只烧钱国产算力参与者很多,是一个生态,想让这个生态赚到钱,可以拆解问题:用国产芯片和国产算力基础设施,找到愿意长期付费的场景,并用合适的商业模式把钱赚回来。结合2025年的市场数据和案例,按「从上到下」分三层来看:顶层:赚谁的钱?——客户与场景选择中层:怎...

在与大模型(LLM)交互时,很多人发现:对话越长,模型的回答就越容易产生冗余、复读或忽略关键指令。这并非偶然,大模型的注意力分配与人类的记忆模式高度相似。通过心理学中的首因效应(Primacy Effect)和近因效应(Recency Effect),我们可以找到优化输入顺...

当双门洞的雪落下,当胡同里的灯光一盏盏亮起,当五个人的身影在巷口拉长又缩短,我们才明白:《请回答1988》从来不是一部怀旧剧,而是一封写给童年的告别信。它用最温柔的笔触,描绘了我们每个人心中那个不愿长大的角落,以及最终不得不离开时的勇气。正峰欧巴的反复考试,像极了我们被时光...

一、前言在过去十年里,超级应用(Super App)凭借“把所有服务装进一个入口”赢得了海量用户,但它们始终受限于“先开发、再上架”的模式。用户需要主动寻找合适的应用、下载、更新,交互过程往往割裂、繁琐。Google 正在用人工智能把这种模式彻底倒置——让产品本身在用户需要...