大模型

当大模型训练动辄消耗数万吨二氧化碳时，把环境成本纳入AI选型已经不再是可选项。斯坦福AI指数2026年报告显示，Grok 4单次训练排放约7.3万吨二氧化碳，数据中心功率容量在过去一年翻倍增长。这些数...

企业AI工具的使用量在过去一年里增长了超过三千倍，这个数字背后是几乎所有业务环节都在向大模型要效率的现实。从代码编写、文案生成到数据分析，员工几乎每天都会打开ChatGPT或其他生成式AI工具。但与此...

中小企业在评估开源大模型时，最先被打动的往往是“调用几乎不用花钱”。授权费用确实可能很低，可项目一旦进入部署，机器、调优、值班和后续迭代都会进账。公开讨论里并不少见这样的卡住：开源路线要自己扛运维，商...

近年来，企业技术选型团队常面临类似困惑：是否继续投入自研或依赖闭源API，抑或转向开源大模型？2026年8月前后，DeepSeek V4 Pro正式上线与阿里Qwen3.8-Max开放API及权重权重...

企业把 AI 智能体从云端迁到本地，最常踩的坑往往不在模型本身，而在环境依赖和运行调优这两道坎上。云端环境统一、资源充足，很多问题被天然屏蔽；一旦落到端侧或自建服务器，CPU 架构、内存大小、依赖版本...

国产开源大模型这几年的进步速度，已经让不少企业开始重新算一笔账：当性能差距缩小到几个百分点，而价格差距拉开到数倍甚至十几倍时，闭源模型的“省心”还值不值得那个溢价？对中小企业采购决策者来说，这个问题尤...

端侧 AI 的拐点，不在于“把模型塞进设备”这件事终于可行，而在于产品团队开始不得不重新回答一个更基础的问题：哪些数据必须离开设备，哪些判断应当在本地完成，哪些能力即使网络中断也不能失效。随着语音、视...

把一段课程讲义、习题解析或课堂对话转成知识图谱，并不难理解；真正困难的是，学生答错之后，系统如何判断错在什么地方，以及下一步应该补什么。对 EdTech 系统而言，个性化教学的关键不是让大模型替代教师...

企业知识库最常见的使用方式，是员工遇到问题后主动提问，系统再从文档、会议记录或内部页面中检索答案。这种模式本质上是“被动问答”：知识库等待用户发起请求，检索链路也从问题文本开始。真正的主动知识服务，则...

评估具身智能方案，很多团队容易陷入一个误区：把注意力集中在演示视频的流畅度、技术参数的亮眼程度，以及厂商宣传的“大模型能力”上。但在2026年这个时间点，当人形机器人与具身智能实景实训专项行动已经启动...