- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏机器之心
7 Papers & Radios | Transformer自动debug；AI合成舞蹈落地应用
上述 AI 生成代码示例在 APPS 数据集中被视为「面试级别」的问题。 ? AI 的解答代码。 推荐：程序员终究卷到了自家？ 尽管业界也曾出现过多项红极一时的研究成果，如 AI Choreographer 和 DanceNet3D，然而这些方案并未落地于实际商业生产应用。 历经两年多的潜心研发，网易互娱 AI LAB 的研发团队提出了符合实际生产环境应用要求的 AI 舞蹈动画合成方案 ChoreoMaster。 推荐：全球首个落地的舞蹈动画合成系统，入选 SIGGRAPH 2021。 (from Mohamed-Slim Alouini) 7.
85750发布于 2021-06-08 - 来自专栏老齐教室
AI 项目落地杂谈
人工智能（AI）项目的“落地”问题，现在谈论的比较多，我也来凑个热闹，不过，我不是从宏观角度来讲，而是从具体实施过程讲讲个人体会。 首先，AI 工程师要有能力且勇敢地将项目真实情况讲出来。 如果项目管理者对某个 AI 技术的细节不很了解，而是凭借浅显的认知决定要在项目中使用，那么，AI 工程师是不是能够协助项目管理者做深入的可行性研究呢？ AI 工程师要有能力进行评估 这对多数 AI 工程师来讲，是一个挑战。因为评估一个项目是否可以使用某项 AI 技术，不仅仅是技术本身，还要考虑项目的其他问题，比如成本、运营、人员、时间等等。 AI 工程师要勇敢地讲出实情 毋庸置疑，宣传中的某项 AI 技术以及它能够给项目带来的好处，和实际情况肯定是有差异的，甚至有时候差异会很大。 这样的 AI 工程师，也要么是“真糊涂”，要么是“揣着明白装糊涂”。一般项目皆败于此。 当科学、客观地对项目和技术进行评估之后，一定能够找到 AI 技术的切入点，此后的落地，必然一帆风顺。
54510编辑于 2022-12-09 - 来自专栏顾宇的研习笔记
推进微服务落地的 7 个步骤
本文针对前文提到的5个难点提出了 7 个步骤。每个步骤分别包含了管理和技术两方面的建议。 ---- 如果以上 5 点都让你膝盖中箭。 步骤7：总结并复制成功经验，建立起微服务交付的节奏 当完成了第一个微服务，不要着急开始进行下一个微服务的开发。
90820发布于 2018-08-17 - 来自专栏飞总聊IT
AI上天，自动车落地
AI这两年里可谓是非常的热门，从深度学习到自然语言翻译到自动车，一个接一个的层出不穷。不仅仅赚了吆喝，也赚足了资本。和AI相关的人才争夺，更是让人叹为观止。 一个但凡和AI有点关系的博士毕业，其工资让我这个工作那么多年的人都羡慕嫉妒恨。 作为AI的杀手级应用自动车驾驶，更是这些年各大公司和初创公司追逐的重点。无数的资本涌入。 比如说AI的大牛奠基人之一的迈克乔丹，在到处演讲告诉大家不要把现在的AI当回事，其实真没那么牛。 在美国，很多大公司都源于加州。 所以如果自动车和人工智能最为强悍的谷歌都做不到成功落地服务大众的话，我们为什么相信现阶段自动车是AI如此重要的一个应用呢？ 如果连自动驾驶都解决不了，我们又凭什么相信这个上天的AI真的是有极大价值的，而不是空话呢？我其实真的没什么信心。所以做AI的同学们，好好享受你们的美好时光，一切都是假的，只有钱才是真的。
36630发布于 2018-07-25 从7亿用户到行业洗牌“2025 AI应用落地的冰与火之歌”
引言:从7亿用户到行业洗牌“2025 AI应用落地的冰与火之歌” 2024年AI赛道从“模型竞技”转向“应用落地”，但真正的爆款应用仍未出现。 就在上月，QuestMobile发布的2025年三季度报告显示，我国AI应用移动端月活用户已突破7亿大关，这一数据背后，是AI从“概念狂欢”走向“实用考验”的真实写照。 引言:从7亿用户到行业洗牌“2025 AI应用落地的冰与火之歌” 一、热榜事件深度解析：两个关键事件读懂AI落地困局 二、趋势数据可视化：读懂2025 AI应用落地的三个核心数据 三、普通人视角的机会与警示 ：不同角色的AI落地选择指南 四、未来3-6个月预测：AI应用落地将迎来三大突破 五、互动讨论：你心中的AI爆款应用该是什么样？ 国内7亿用户的规模证明AI已走进大众生活，但黏性不足说明产品仍需打磨；OpenAI的战略调整则表明，即便是技术巨头，也必须向市场需求妥协。
80410编辑于 2025-12-31- 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
java落地AI模型案例分享:xgboost模型java落地
xgboost模型java落地 1. data into X and y X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # split data into train and test sets seed = 7 input_data) output = load_and_run_onnx_model(model_path, input_data) print(output) 6. java推理 import ai.onnxruntime and preprocess the input image inputTensor long[] feature = new long[8]; feature = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, outputs = session.run(tensorIn); System.out.println(outputs.get(0).getTensor().getFloatBuffer().get(0)); 7.
1.8K10编辑于 2024-10-01 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
我看中的AI落地场景。
复盘成了我的日常 我最近在思考AI创新产品应该如何切入，接下来谈一些见解： AI技术不仅仅是算法，更多的是工程， ML Code仅仅只是占了核心的一个小空间。 ? 产品化的过程其实是： 挑选一个单点的AI技术，深挖其应用场景， 然后再组合其他技术，形成新技术。 2 基于人像分割技术的图像编辑工具 案例 facet.ai，非常方便地替换背景，带来便捷的图像编辑体验。 ? Auto mask 自动打马赛克，应用虽然小，但是足够方便。 ?
56620发布于 2020-09-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
AI安全测试落地实践指南
引言：当AI成为生产系统的核心组件，安全已不再是‘可选项’ 2024年，全球超68%的金融与医疗类AI应用已在生产环境部署大模型推理服务（Gartner《AI Governance Report》）。 本文基于啄木鸟软件测试团队在某头部银行智能风控大模型、某三甲医院AI影像辅助诊断系统的32个真实交付项目经验，提炼出可复用、可度量、可审计的AI安全测试落地四步法。 一、明确AI系统安全边界：从‘黑盒API’到‘三层攻击面’建模 很多测试工程师仍习惯将AI服务视为普通微服务——只测输入/输出一致性。 二、构建轻量级AI安全测试工具链：不依赖GPU，也能跑通核心用例 团队常误以为AI安全测试必须自建红队实验室。 结语：安全不是AI的附属品，而是其可信基石 AI安全测试的本质，不是给模型‘找茬’，而是帮业务建立‘可控的信任’。
63610编辑于 2026-03-09 - 来自专栏服务端技术杂谈
零一万物的AI工程落地
之前写了一篇：LangChain创始人回应为啥不做托拉拽的智能体工作流 正好今天看到零一万物的一篇讲AI工程落地的文章，观点很相似。
11610编辑于 2026-03-11 - 来自专栏石云升
怎么招人实施AI企业落地？
去年还有人问企业要不要拥抱AI，今年已经没人问了。问题变成了：怎么落地？谁来干？ 很多企业的第一反应是招人——找一个既懂技术又懂业务的AI落地专家。 用AI做小工具，成本低、见效快，还能让团队感受到AI的实际价值。 如果要外招，怎么甄别？ 有些业务确实需要比较丰富的技术基础，需要外招AI落地负责人。但市场鱼龙混杂，如何甄别？ 1. 有没有跨部门落地经验？ 给自己提效只是初级。能给财务、客服、运营、人事等不同部门都落地过，才证明此人有快速理解业务的能力。AI落地的难点不在技术，在业务逻辑的解构。 3. 有没有总结复盘的习惯？ AI落地需要跟各部门打交道——需求沟通、方案讲解、问题排查，都需要清晰逻辑。面试时如果对方表达混乱，落地时大概率也一团糟。 5. 使用AI的时长和频率 越早用、用得越频繁越好。 AI落地追求的是业务最优，不是技术最优。真正有经验的人不会一上来就提买卡训练模型，那是大厂玩法。同时要明白，token价格会越来越便宜，应优先保证程序稳定性和可用性，而非过度计较单次成本。 7.
23210编辑于 2026-03-17 - 来自专栏决策智能与机器学习
用户体验、AI和ML「AI产品工程落地」
作者 | Michelle 报道 | towardsdatascience 人工智能(AI)和机器学习(ML)现在都是热门话题，这是理所当然的，因为它们对重新定义商业的许多方面做出了重大贡献。 您如何看待它随着AI & ML技术的发展? 目前的客户体验“AI无处不在，但结果大相径庭”。使用同一项服务的两个客户可能对他们的体验有完全不同的印象，而且在很多情况下，这项服务是笨拙的，结构也很糟糕。 试图整合AI & ML技术和客户体验的企业面临哪些挑战? Paul总结了许多企业在流程中采用AI和ML时面临的另一个常见挑战——数据量。他说:“目前的机器学习技术依赖于相对大量的数据来提供良好的预测。”
70220发布于 2020-08-05 嵌入式AI视觉落地的那些事儿——直面AI视觉落地难的挑战
一、QT界面开发：算法与界面必须解耦嵌入式AI应用通常需要图形界面，QT是常见选择。但开发中容易陷入一个误区：把算法函数直接写在界面类的响应函数里。点一下“开始检测”，界面就卡住，直到检测完成才能动。 二、OpenCV算法落地：不能照搬PC代码PC上OpenCV怎么方便怎么来，到了嵌入式平台就得精打细算。图像预处理这条链，在PC上可能几毫秒，在嵌入式上就是几十毫秒。 三、嵌入式平台适配：每块板子有自己的脾气RK3588和Jetson Orin是当前主流的嵌入式AI平台，但开发体验差异不小。交叉编译环境搭建就是个开端，库依赖容易出问题。 五、从原型到产品，每一步都不能省嵌入式AI产品开发，不是“写个算法然后拷过去”那么简单。界面要响应快，算法要跑得稳，硬件资源要榨干，还要考虑设备长时间运行的散热和稳定性。 高培觉得嵌入式AI开发需要的不是单点技术，而是全局视角：QT界面、OpenCV算法、模型部署、多线程优化、硬件加速、系统稳定性，缺一不可。
12601编辑于 2026-03-23- 来自专栏AI不是玄学
5272026 AI速递 | AI Agent走向生产化工程落地
原创文章，来源于AI技术趋势自动整理。发布前请在腾讯云开发者社区编辑器中复核标题、封面、标签和外链。 5/27/2026AI速递|AIAgent走向生产化工程落地1.MicrosoftAgentFramework1.0发布：开发者如何把代理从VSCode推到生产环境Microsoft在2026年4月发布 这里的落地点很明确：工具调用和记忆不能直接裸奔，必须有权限、观测和失败兜底。 这里的技术落地点包括向量检索、函数调用、权限令牌隔离、执行沙箱和观测指标。 更稳妥的落地架构会多一层任务编排和权限隔离。
35220编辑于 2026-05-27 - 来自专栏服务端技术杂谈
企业中落地AI Agent的难点
下图是一个企业Agent落地的标准架构。 在Query动线上，包括规则模块、意图识别模块、意图处理模块、过滤引擎、推理执行、总结整理。 企业中落地Agent普遍的难点不是模型不够智能（因为大概率用的模型就那几家）。 难点是围绕模型的脚手架不到位，比如上下文工程、安全性、记忆系统等。 而且Agent架构越成熟，软件工程的重要性越高。 有人给我发了一篇脉脉上的有人吐槽自家AI落地的文章，相信也是遇到了同样的问题。 大多数AI Agent系统，打造的无非是上下文选择系统。
26310编辑于 2026-03-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Micron：SSD替换主存，加速AI落地
Fig-1 AI/ML 处理数据量越来越多，一说数据每年增长430x。 IGB 在 AI 领域受到关注，尤其是在图学习和图计算的研究中，因其能够帮助研究者比较不同算法的效果和效率。该数据集的多样性和真实场景的代表性使其成为图相关任务的一个重要基准。 Fig-7 GNN 训练，多硬盘延迟测试，评估纵向扩展能力。 图标可见，4x 9550s 训练总时长仅为单盘的一半，多个驱动器并行能明显提高效率。 和不少AI从业人员交流，共性认知是，尚未出现 Killer APP，部分原因是技术本身成熟度尚未达标，另一部分可能还是基础设施建设成本高昂，“贫穷限制了想象”。 基于NVMe SSD来替代内存方案，相较于HBM大主存训练场景，可能是推理场景落地降本的有效措施，可参考材料中介绍的两个项目BaM 和 DeepSpeed来设计真实应用场景的落地方案。
55210编辑于 2025-02-11 腾讯云WorkBuddy：构建7x24小时企业级数字员工与AI落地架构
一、 行业痛点：工业能源与通用企业的AI落地鸿沟 当前企业在推进人工智能应用过程中，面临战略认知与执行架构的双重困境，导致ROI（投资回报率）难以在短期内兑现。 二、 架构升级：腾讯云AI Agent三层技术体系 腾讯云提供从基础设施到应用层的全栈AI解决方案，通过模型+Harness的业界共识架构，解决企业落地难题。 三、 落地成效：WorkBuddy驱动办公效率与数字员工规模化 通过具体的量化指标与业务场景，验证AI Agent在提升开发效率与降低运维成本方面的价值。 目前员工构成为 4万人类 + 2.5万AI智能体。 目标设定：18个月内为每一位人类员工配备一个AI助手。 腾讯内部实践（ROI验证）： 采购场景： 实现 7x24小时 自动解答与流程处理。 落地方法论（Hyperautomation）： 提出“RPA/Workflow + AI Agent + Multi Agent”的分层自动化策略。 固定流程： 使用RPA/脚本自动化。
50410编辑于 2026-06-09生成式AI产业落地路径研究
第一章：报告基础信息 • 报告标题：生成式AI产业落地路径研究 • 发布机构：腾讯云 • 发布时间：未注明 • 行业标签：技术服务, 泛金融, 医疗, 物流, 工业 • 产品标签： #腾讯混元大模型 # CODING DevOps #微搭低代码 #腾讯云向量数据库 #ES #容器 #函数 #容器应用 第二章：报告背景和目标 本报告由腾讯云副总裁、腾讯云与智慧产业事业群徐樱丹主导，旨在梳理生成式AI技术在产业侧的落地路径 具体落地场景包括AI金融顾问、AI药物研发、企业物流预测等，旨在通过个性化AI助手实现产品价值创新。 • 采购与实施策略：企业落地生成式AI可通过两种主要路径：采购基于生成式AI模型能力增强的开箱即用标准软件，或基于标准模型通过RAC（检索增强生成）等提示工程进行能力增强。 • 技术架构优势：依托全栈安全防护体系与云原生平台（容器、函数等），结合腾讯云向量数据库等数据基础设施，为企业提供稳定、安全的生成式AI落地底座。
10000编辑于 2026-05-31- 来自专栏一乐来了
企业内AI落地难在哪里
你们AI增长如何？有新场景落地吗？ 最近见面寒暄最多的主题还是AI，只是与以往不同的是，很多朋友眼中没有了兴奋与激情，却多了一份犹豫。 是的，已经很少有人谈论大模型幻觉，按说AI的能力已经得到了相当的认可，为什么好像听到的落地案例没有很多呢。 AI落地难，因为AI不能只是一个玩具，我还会这样回复。 关于企业内AI落地的更多内容 本期重要产品更新 1. 将插件绑定到Chatbot上，就可以调用机器人同步API[7]来获取机器人回复。 2. /articles/2024-be-kind-to-programmers-give-them-an-AI-assistant-first.html [7] 机器人同步API: https://docs.lanyingim.com
73310编辑于 2025-05-23 - 来自专栏腾讯云存储
数据万象 + CodeBuddy：从需求到交付 7 步落地，研发全流程 AI 提效指南
针对这些痛点，腾讯云数据万象研发团队选取一项未上线需求作为实践案例，借助 CodeBuddy 达成研发全生命周期 AI 提效。 本文将拆解其优化研发全生命周期的核心逻辑、实操步骤与技术支撑，为团队提供可落地的 AI 提效指南。 新人阅读知识库 + AI 辅助答疑，上手周期大幅缩短； AI 基于知识库生成代码，质量更高、风格更一致。 生成测试用例后，执行覆盖率检测 ● 未达标则继续补充用例，直到达标 4.4.4 实际操作演示 4.5 Step 7：AI Code Review 4.5.1 目标 在人工 Review 前，AI 通过 知识库建设 + Rules 约束 + Spec 驱动 + AI Code Review + MCP 集成，实现了从需求到交付的全流程 AI 提效。
1.4K10编辑于 2026-03-09 - 来自专栏AI不是玄学
AI Agent落地进入可审计阶段
原创文章，来源于AI技术趋势自动整理。发布前请在腾讯云开发者社区编辑器中复核标题、封面、标签和外链。 5/26/2026AI速递|AIAgent落地进入可审计阶段1.LangSmith代理沙箱接入认证代理：让Agent测试环境安全访问外部网络LangChain近期介绍的LangSmith代理沙箱安全网络访问方案 落地到生产级评测环境时，架构需要再收紧一层。 真正的落地点在权限与数据边界，不在“让沙箱能联网”本身。 更完整的落地架构会把解释器放在AgentRuntime和业务系统之间。
34120编辑于 2026-05-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号