人工智能技术周报
围绕大模型能力演进、算力投入与部署方式，整理可核对的技术要点与实践经验。每周一更新。
- 模型选型与能力评估的判断方法
- 算力投入方式与成本结构拆解
- 模型服务的性能与容量规划
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AI 行业应用观察
聚焦人工智能在各行业的具体落地：应用场景、实施路径与推广过程中的实际问题。每两周更新。
- 知识库问答等典型场景的落地要点
- 数据准备与效果验收的组织方式
- 从试点到全面推广的推进路径
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共 5 条，按发布时间倒序排列。
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大模型选型的基本思路：从需求出发而不是从榜单出发
把模型选型拆成需求界定、能力匹配、成本估算与验证四个环节，给出一份可以直接套用的评估清单。
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算力投入怎么算：自建、租用与按量调用的成本结构对比
三种算力投入方式的成本构成、被低估的隐性支出，以及在不同业务量区间下该选哪一种。
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企业知识库问答落地：从资料整理到效果验收
落地过程中的关键环节多在资料本身，本文梳理资料整理要求与验收阶段该看的指标。
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模型服务的响应速度与并发：容量规划的基本方法
响应速度与并发能力如何互相牵制，以及几类典型业务形态对应的容量规划起点。
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AI 项目从试点到推广：几个绕不过去的现实问题
试点与推广之间的主要差异，以及推进过程中需要提前准备的几件事。
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