2026年10月18日 周日
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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
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
函数计算的短时与无状态设计,长期把长流程业务挡在门外。随着持久化执行与工作流能力密集上线,Serverless 正从事件触发层升级为可承载小时级
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
多家卡组织与电商平台启动代理结账试点,AI智能体可自主选品并完成付款。委托令牌、限额与日志成为风控闸门,但提示注入、过度授权与误付责任归属仍待厘
推理负载爆发后,整卡独占的粗放分配方式让云上GPU利用率长期偏低。硬件分区、时间片共享与远程算力池三条路线正在并行推进,调度与计量层随之改变,算
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