第1章 企业部署生成式人工智能的进展：从试点验证到规模化价值释放 1.1 部署进展全景：应用场景扩展、组织模式演进与阶段性特征 我最近跟几家制造、零售和金融企业的数字化负责人聊，感受挺直接：生成式人工...
我自己在教育科技行业摸爬滚打了几年，跟不少做AI教育产品的创始人聊过，也踩过一些坑。回头看，大家最容易犯的一个错误就是把“卖什么”和“怎么赚钱”混为一谈，结果做出来的东西功能挺花哨，账却算不过来。这一...
我常被企业研发负责人和投资朋友问到同一个问题：人工智能专利趋势分析到底看什么，才算真的看懂。我的回答很直接，别只盯着申请量，也别被几篇爆款专利吓住。人工智能专利是一张技术、产业、资本和法律的交叉地图，...
我最近翻新闻的时候有个很直观的感受，AI数据中心的项目动态几乎天天在刷屏。以前这类新闻大多出现在行业媒体里，现在连地方新闻、财经头条都在跟进。从签约开工到投产交付，从单栋机房到几十万卡的超大集群，建设...
第1章 项目定位与整体架构设计 做一件事之前，我习惯先把它缩小到一句话能说清楚的程度。这个项目的一句话版本是：用模型厂商的 API，做一个打开网页就能聊天的助手。听起来像是周六下午就能搞定的东西。我确...
说实话，第一次认真琢磨用AI做讲义这件事，我心里是有点打鼓的。那会儿我手头有一门做了三年的企业内训课，每次开课前改讲义都能把我折腾掉半条命。后来一个做产品经理的朋友跟我说，你干嘛不试试让AI帮你先把框...
1.1 从重复任务到自动化脚本：需求识别、场景筛选与目标拆解 我第一次认真思考"要不要把这件事交给脚本"的时候，其实是被一堆每周都要重复处理的表格逼出来的。那会儿我每周一早上都要花两个小时，把七八个部...
1.1 从实际场景理解本地语音转文字环境的核心需求 我最早接触本地语音转文字，是为了处理一批内部会议录音。文件里涉及客户名称、报价细节，放到在线工具里总觉得心里不踏实。场景摆在那里，需求就很具体：音频...
角色：你是实验室方案预审助手，只做检查，不替方案补写内容。 任务：对照检查清单审查实验方案，输出问题清单与待补材料清单。 输入材料： - 方案正文：{{方案正文}} - 附件清单：{{附件清单}} -...
我做用户访谈有些年头了。早些年，每到访谈前夜，我都在空白文档前磨问题。问题写得太散，访谈容易跑偏；写得太硬，受访者聊两句就收住了。后来我开始用提示词让AI帮我起草问题，效率上来了，质量也更稳。访谈问题...
1.1 总述：程序错误定位提示词在AI辅助排错中的作用、适用边界与核心目标 我自己在带团队做项目的时候，最怕的不是写代码，而是那种"跑起来就炸、报错信息还看不懂"的时刻。以前遇到这类问题，要么自己死磕...
1.1 概念界定：从数据报告到AI解读提示词 我刚开始听到“数据报告解读提示词”这个词，脑子里冒出来的是一堆技术术语。后来自己动手试了几次，发现它没那么玄乎。说白了，就是把我们看数据报告时心里犯嘀咕的...
说实话，我一开始做模型延迟对比的时候，脑子里其实只有一根筋——拿个秒表，发个请求，看多久回。后来被现实打脸打多了才发现，延迟这事儿根本不是一个数字能讲清楚的。你跟产品经理聊延迟，他关心的是用户点完发送...
1.1 评测目标与核心问题 我平时做代码补全模型效果评测，最怕一上来就堆指标。功能正确性肯定要看，模型补出来的代码能不能跑、能不能过单测，这是硬门槛。补全可用性也躲不开，代码不光是正确，还得让开发者愿...
第1章 图片文字识别模型对比的评测框架与准确率指标 1.1 对比任务边界与测试集构建 我做过好几轮OCR模型横评，踩过最大的坑不在模型本身，在于一开始就没把任务边界划清楚。同一个模型，拿来做整页文档识...
我写这一章想解决一个很实际的问题：团队拿到一个模型仓库，看到 LICENSE 文件，到底能不能商用、怎么商用、边界在哪里。我的做法不是背许可证名字，而是把“模型许可证商业使用对比”拆成可检查的动作。法...
1.1 工具定位、核心能力与目标用户 我最早接触Real-ESRGAN是在处理一批老照片的时候。手里有一堆低分辨率、带噪点的家庭合影，用传统插值放大后画面糊得不行。朋友推荐我试试Real-ESRGAN...
我第一次接触 MLC LLM 是在一个特别尴尬的场合。当时客户拿着手机问我，能不能让这个 App 在没网的时候也跑个大模型，我脑子里第一反应是"这不现实吧"。半年后我回头再看这个判断，只能说那时候我对...
1.1 LanceDB定位、核心架构与适用场景 我第一次接触LanceDB是在做一个小型语义搜索项目的时候。当时的需求很明确：数据量不算大，几百万条文本嵌入向量，想找一个轻量、开箱即用的方案。Milv...
我第一次接触 ONNX Runtime，是在一个模型训练完却怎么也跑不快的小项目里。那会儿我用 PyTorch 训练了一个图像分类模型，训练脚本跑得挺顺，一到部署环节就犯难——总不能把整个训练框架塞进...
