合和旺

全部文章

• 2023年企业AI自查：关键要点与潜在风险
  随着GB/T 42118-2022国标的实施，企业AI系统需确保符合国家标准，特别是在数据安全、隐私保护等方面。企业应自查系统是否通过了等保2.0/ISO 27001认证，确保数据处理合规。
  2026-07-19
• 闭源大模型：成本考量背后的深层逻辑**
  闭源大模型在人工智能领域备受关注，但其长期成本一直是企业决策者关心的问题。闭源大模型的成本构成复杂，涉及多个方面。
  2026-07-19
• 智能排产中的隐性成本：你忽略的“隐形杀手
  在制造业中，智能排产系统被寄予厚望，旨在优化生产流程，提高效率。然而，在实际应用中，一些企业往往只关注显性成本，如设备购置、软件许可等，而忽略了智能排产中的隐性成本。
  2026-07-19
• 大模型备案，企业合规的必要步骤
  随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个行业中的应用越来越广泛。然而，随之而来的是对数据安全、隐私保护等方面的担忧。为了规范大模型的应用，我国出台了相关政策和标准，要求企业在使用大模型时进行备案。
  2026-07-19
• 化工厂AI应用：数据准备，这几点不容忽视
  化工厂引入AI技术，首先需要关注的是数据质量。高质量的数据是AI模型准确性和可靠性的保障。在数据准备阶段，应确保数据的准确性、完整性和一致性。例如，对于温度、压力、流量等关键参数，需确保数据的实时性和...
  2026-07-19
• 成都企业AI减员趋势解析：技术革新下的劳动力变革
  近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI减员现象在成都企业中逐渐显现。许多企业开始利用AI技术优化生产流程，提高效率，从而减少对人工的依赖。
  2026-07-19
• AI质检历史数据要几年的
  在AI质检领域，历史数据的积累至关重要。这些数据不仅为AI模型提供了学习的基础，也是模型准确性和稳定性的保障。然而，对于企业而言，如何确定AI质检历史数据的积累时间，却是一个值得探讨的问题。
  2026-07-19
• Demo演示惊艳，实际应用却“拉胯”？揭秘破局之道
  在人工智能行业，我们常常会遇到这样的情况：一款产品在Demo演示中表现出色，但实际应用时却出现“拉胯”的情况。这种现象背后的原因有哪些呢？
  2026-07-19
• MLOps在企业中的应用：从挑战到实践
  MLOps，即机器学习运营（Machine Learning Operations），是近年来在人工智能领域兴起的一个重要概念。它旨在将机器学习模型从开发、测试到部署、监控和维护的整个生命周期进行自动...
  2026-07-19
• AI输出，人工审核的必要性与实践路径
  在AI技术飞速发展的今天，AI输出已经成为各行各业提高效率、降低成本的重要手段。然而，AI输出是否需要人工审核，成为了许多企业关注的焦点。实际上，AI输出与人工审核之间并非非此即彼的关系，而是需要根据...
  2026-07-19
• 外包的优势：快速响应，降低成本
  在人工智能技术飞速发展的今天，提示词工程师成为了企业不可或缺的核心人才。然而，面对提示词工程师的招聘，企业往往面临外包与自招两种选择。那么，这两种方式各有哪些优劣势？企业又该如何根据自身需求做出抉择呢...
  2026-07-19
• RAG知识库在嘉兴：探索企业智能化转型的利器
  RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库，是一种结合了检索和生成技术的AI模型，它能够根据用户的问题，从大量的知识库中检索出相关内容，并进行生成，从而为企业提供高效...
  2026-07-19
• 与传统排产方式相比，智能排产具有以下优势：
  在制造业中，排产是生产管理的关键环节，它直接关系到生产效率、成本控制和产品质量。传统的排产方式往往依赖人工经验，存在效率低下、响应速度慢等问题。而智能排产系统通过人工智能技术，能够自动分析生产数据，优...
  2026-07-19
• 在判定AI出错的责任归属时，以下标准可供参考：
  随着人工智能技术的广泛应用，政务单位在运用AI进行决策、服务和管理时，可能会出现错误。那么，当AI出错时，责任归属如何界定呢？
  2026-07-19
• 虚拟主播上线前，数据准备的关键步骤解析
  在虚拟主播上线前，首先需要明确主播的功能定位和目标受众。根据需求，将数据分为以下几类：
  2026-07-19
• 向量库：AI时代的知识宝库，揭秘其奥秘与应用**
  向量库，顾名思义，是一个存储大量向量数据的数据库。在人工智能领域，向量是表示数据的一种方式，它们通常用于捕捉数据的特征和模式。向量库的作用，就是将这些向量存储起来，以便于后续的检索、分析和应用。
  2026-07-19
• 银行数据清洗：精准与合规的平衡之道
  在金融行业中，数据是支撑业务决策和风险控制的重要基础。银行数据清洗作为数据治理的关键环节，其重要性不言而喻。随着大数据时代的到来，银行积累了海量的数据，但其中不乏错误、重复、缺失等质量问题，这些数据“...
  2026-07-19
• 业务员抵触AI系统怎么办
  在企业引入AI系统时，业务员抵触情绪往往源于对新技术的不了解、对工作流程改变的担忧，以及担心自身技能被替代。了解这些抵触情绪的根源，有助于针对性地进行化解。
  2026-07-19
• 智能客服历史数据：存储年限的秘密
  在智能客服系统中，历史数据的积累至关重要。这些数据不仅记录了用户与客服的互动历史，还包含了用户行为模式、偏好以及问题解决路径等信息。这些信息是构建高效智能客服系统的基石。
  2026-07-19
• 郑州小公司AI补贴政策：企业如何抓住发展机遇**
  近年来，随着人工智能技术的快速发展，我国政府高度重视人工智能产业，出台了一系列扶持政策。其中，针对小公司的AI补贴政策尤为引人关注。这些政策旨在降低小公司进入AI领域的门槛，助力其技术升级和产业转型。
  2026-07-19