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季逸超(Peak)在办公室里,手边是一杯早就凉透的咖啡。电脑屏幕上是他们刚训练 做出来的产品指标,漂亮得像年终总结:抽取、检索、召回、精度,样样都能讲故事。
2025 年 2 月 2 日,Andrej Karpathy 在 X 上写下“vibe coding”——那种语气像在讲笑话:你把需求讲给模型听,代码自己长出来...
财务负责人也叹了口气:“指标都挺全,为什么我一开会就像在看天气预报——只知道冷暖,不知道为什么。”
拉斯维加斯的灯还没完全亮,大贵先被一行字狠狠干了一拳:Ring is launching an app store.
2026 年 1 月 6–9 日,CES 在拉斯维加斯开幕,官方议程和展会叙事已经把 AI 放在“主舞台”。 甚至 CTA 相关采访也明确:AI 会在 CES...
2025 年 12 月 31 日,arXiv 出了一篇论文:DLCM(Dynamic Large Concept Models)。名字很学术,但它讲的道理特别人...
在 ImageNet 之前,机器学习圈里已经有一些经典数据集,被称为「Hello World」级别:
大富刷着手机,刷到一条新闻:特斯拉又要在德州搞一个「AI 工厂」,机器人一上来就按百万台算,配套自研 AI5、AI6 芯片,还要把工厂的能源和空调都交给 AI ...
科氏工业(Koch)千亿美元的 AI 转型实践与路线图: 美国“炼油土豪”,怎么给自己装上一颗数字大脑?
具身智能(Embodied Intelligence)是一种让“算法长在设备上”的前沿人工智能范式:智能体被置于机器人、自动驾驶车辆等物理载体之中,通过...
别再给企业发补贴了,给他们场景 ——精益数据场景方法论视角下的数创企业智能涌现路径
如果你这两年翻过美股榜单,大概率在一个奇怪的位置见过它:一家卖软件的公司,Palantir,硬生生把自己炒到了 4,000 多亿美元市值,挤进全球前二十...
Spark 点火,湖仓起飞:Databricks 如何做成千亿美元“开源印钞机”?
这几年,我们被各种热词包围:大模型、算力中心、数据要素、元宇宙、低空经济…… 但如果你冷静问一句:“这些东西最后要落在哪个具体场景里?要改变谁、什么、哪一刻?”
那天夜里,大贵端着保温杯,里头泡着党参枸杞,问我一句——“AI到底谁赚了钱?”
在人类经济史的长河中,每一次生产力的飞跃,都伴随着“要素中心”的更替。 在农业时代,土地是财富的源泉;在工业时代,机器与能源点燃了革命;在信息时代,资本与知识成...
凯哥讲数据要素
我们经常讲,“业务第一”,“要服务业务”,“业务价值”,在任何一个企业,一说你是做业务的,似乎立刻档次就上去了,对于IT技术人员来说,转型业务,也是很多...
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