"LLMOps"相關(guān)的文章
AI
不是所有 AI 都值得做：一套落地判斷框架

不是所有 AI 都值得做：一套落地判斷框架

AI產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從模型競(jìng)賽到系統(tǒng)能力競(jìng)爭(zhēng)的轉(zhuǎn)型，但企業(yè)真實(shí)的焦慮點(diǎn)依然聚焦在降本增效的實(shí)際收益上。本文深度拆解AI產(chǎn)業(yè)鏈的三層結(jié)構(gòu)——基礎(chǔ)層、平臺(tái)層、應(yīng)用層的核心能力與商業(yè)邏輯，并提供一套包含成熟度評(píng)估、ROI測(cè)算的五維決策工具，幫助產(chǎn)品人穿透技術(shù)敘事迷霧，找到真正值得投入的AI落地場(chǎng)景。
LLMOps大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品調(diào)研與分析

LLMOps大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品調(diào)研與分析

大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)讓我們可以創(chuàng)造出更智能的應(yīng)用，而這個(gè)過(guò)程中，LLMOps 這類應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)便可以為開(kāi)發(fā)者提供相應(yīng)的工具和服務(wù)。這篇文章里，作者就對(duì)LLMOps大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品進(jìn)行了分析，一起來(lái)看。