模型训练

工业大模型项目卡住时，最容易出现的误判是：模型效果不理想，就继续堆参数、换架构、加算力。但在制造与能源场景中，问题往往不在模型“还不够强”，而在于设备数据彼此不一致、来源无法追溯、关键样本覆盖不足。先...

当国行 iPhone 用户期待 Siri 能更准确地理解中文口语、写作工具能帮上更地道的表达时，苹果在中国市场的 AI 布局已经悄悄换了一种打法。据路透社援引多位匿名消息人士报道，苹果与阿里巴巴合作...

机器人项目一旦进入“能演示”之后的阶段，真正拖慢交付的，往往不是某一项算法分数，而是验证链条被拆得不完整：数据看起来够了，模型在仿真里也能跑；云端服务部署成功了，到现场却接不住节拍、故障和人工接管。具...

AI项目从演示走向生产，数据治理应先补齐哪些基础环节 AI项目在试点阶段往往能快速验证模型效果，但一旦转向生产部署，数据质量问题便成为最常见的卡点。技术团队和业务团队常会发现，模型输出不稳定、流程中断...

2026年6月，小米、华为、快手几乎在同一周内密集开源了各自的核心AI工具。这并非巧合，而是一场经过精心布局的「开源平权」运动——三家企业分别瞄准了AI编程、具身智能和长视频理解三个关键赛道，每个赛道...

多模态助手进入企业后，最容易被低估的并不是模型能力，而是数据流开始变得“看不见”。一次看似普通的问答，可能同时涉及员工输入的文本、上传的图片、语音转写内容、系统检索出的文档片段，以及模型生成的回复。若...

医疗机构在推进人工智能建设时，往往容易将注意力过度集中在算法模型的先进性上。然而，从实验室走向真实临床场景的闭环中，决定项目成败的关键往往不是模型本身，而是从底层数据治理到上层智能体应用之间的流程衔接...

企业里最耗人的会议环节，往往不是开会本身，而是会后那半小时到两小时：回听录音、整理要点、核对责任人、再把行动项塞进协作工具。运营经理和协作工具负责人若把“AI写纪要”当成一键省事，很快会撞上三类硬问题...

近期，随着各地围绕“人工智能+”战略密集出台扶持政策，小微企业正迎来一轮难得的转型窗口期。从补贴力度到申报通道，政策信号已经相当明确：AI不再是大企业的专属工具，中小企业同样有机会以较低成本切入智能化...

NVIDIA 与 SB Energy 合作打造的俄亥俄州 PORTS-Pike AI 能源园区，标志着能源基础设施正向 AI 驱动方向加速优化。这一合作让大型数据中心能够利用先进算力平台，更精准地匹配...