2026年10月18日 周日
记录时代 · 传递温度
SEARCH
以下是与“大模型”相关的资讯，按时间排序。
17篇资讯
共 17 篇内容
容器启动慢,很大一部分时间花在镜像拉取上。随着懒加载技术在云厂商与开源社区落地,镜像分发正从先下全量再启动,转向用到哪层取哪层,冷启动与弹性扩容
老旧核心系统正成为数字化转型的主要阻力。面对大爆炸式替换的高失败率，越来越多企业转向绞杀者模式，用接口封装、事件驱动与AI辅助代码迁移，把遗留系
云数据库正从按实例规格购买、按月计费的传统模式,转向存算分离与 Serverless 弹性计量:算力可按秒扩缩,闲置可自动暂停。这降低了闲置成本
中台之后,数据供给方式正在换挡。随着大模型与智能体进入生产环境,企业对数据的实时性、语义一致性提出更高要求,元数据驱动的数据编织由此走到台前,成
随着大模型与智能驾驶对高质量数据的需求持续攀升,真实数据面临获取成本高、隐私约束强、长尾场景稀缺等瓶颈。合成数据正从辅助手段走向主流供给,成为数
近几个月,手机与PC厂商密集把压缩后的小模型装进设备,通话摘要、离线翻译、相册搜索等能力不再依赖云端。端侧推理带来隐私与时延优势,也暴露内存、功
隐私计算解决了数据算而不见，却难以回答跟谁连、按什么规则连、出事谁负责。可信数据空间正成为数据要素流通的新基础设施，政策试点与技术栈同步推进，真
随着数据链路从数仓扩展到湖仓、实时流与外部接口,一次上游字段变更可能在数小时内波及数十张报表和模型。数据血缘正从静态文档走向自动采集的全链路图谱
公开高质量语料增长放缓,业界所说的数据墙正在逼近。用模型生成内容训练下一代模型成为常见做法,但研究提示可能出现模型崩塌与多样性下降。数据获取与治
当数字化投入不断加大、效果却难以说清时，流程挖掘正成为企业的新选择。它从系统日志中还原真实业务流程，并与大模型结合，为数字化转型补上可观测、可度
大模型推动下，数据分析正从写 SQL、拖报表转向用自然语言直接提问。数据智能体通过语义层与任务编排提升准确率，但口径统一、权限管控与结果可信仍是
MMLU、GSM8K 等常用基准的题目早已散落于公开网页，被训练语料收走。近期多项研究与开发者实测显示，榜单高分未必等于真实能力，评测体系正面临
容器仍是云上主流，但当多租户 Serverless 与 AI Agent 代码执行成为常态，共享内核的安全边界被反复拷问。微虚拟机以独立内核加极
随着大模型能力下沉与推理成本下降,AI原生正接替流程固化,成为企业数字化的新叙事。本文梳理从流程驱动到模型驱动的转变,以及数据底座、组织治理与供
集中式数据平台在响应速度与责任归属上日渐吃力,数据网格主张把数据所有权交还业务域。近期,越来越多企业开始把这一理念落到组织与工具层面,数据产品与
数据链路复杂度持续攀升,作业成功不再等于数据可信。数据可观测性正从概念走向平台标配,通过血缘、动态基线与根因定位,把数据运维从被动救火推向主动防
当大模型从试点走向常态调用，推理成本从技术细节变成财务议题。单价下降而总量上升、支出从IT预算渗透到业务预算，能否算得过账，正影响企业数字化转型
