算力

不少高校建设人工智能实践实验室时，最先考虑的是算力、设备和平台，却较少先回答一个更关键的问题：学生究竟要用人工智能解决什么专业问题？如果实验室只是把模型演示、工具操作和基础编程集中到同一个空间里，跨学...

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...

很多企业并不是看不见 AI 的价值，而是组织运行的速度跟不上技术变化的速度。相关行业调研显示，79%的组织在 AI 落地过程中遇到实质性障碍，过半 C 级高管认为 AI 转型正在撕裂组织。问题往往不只...

AI 工具更新节奏越来越快，对企业技术决策者和 IT 运维团队来说，真正的挑战往往不是“有没有新工具”，而是“要不要跟、何时跟、跟到什么程度”。如果只靠临时通知、口头推荐和零散试用，团队很容易陷入频繁...