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AI 芯片激战，触景无限的突围方法论
进入AI时代，出现了第三种商业模式：以AI加速芯片为轴，通过加速卡，模块，服务器和一体机等产品形式对外销售的模式。 通用型AI芯片vs专用型AI芯片 ? 眼下的AI芯片赛道众星云集，其中不乏华为、阿里等技术、资源、渠道兼备的实力玩家。作为一个以感知起家的初创公司，触景无限为何选择造芯？底气何在？胜算几何？ 陈勇解释，一直以来，市场上大多都是通用型AI芯片提供人工智能计算所需的算力，而针对某些场景的专用AI芯片较为匮乏，AI芯片发展后期，客户关注的一定是真实场景下的综合效果，而不仅仅是计算加速。 具体来看，通用型AI芯片在实际应用过程中，会遇到四个问题： 一、通用型AI芯片无法和数据产生高效、深度连接。专用AI芯片通常针对某些场景做定制化处理，对于数据的理解、分析、处理更为透彻、精准。 但在后期，他们基于市场需求调研发现，AI加速只是前端落地应用需求的一个点，经过长时间打磨的AI加速芯片产品，应用于前端后的效果依然不佳。
47610发布于 2019-08-29 - 来自专栏深度学习与python
从特斯拉AI团队学到的九条方法论
原文链接： https://pub.towardsai.net/9-lessons-from-the-tesla-ai-team-3c311100e6cc
32210编辑于 2022-06-11 - 来自专栏服务端技术杂谈
方法论
之前的文章中说过，我司高职级会要求人员具备对应的方法论。 为什么要有方法论呢？ 为什么有人在职场上事半功倍，脱颖而出呢？ 这些人普遍都有自己的方法论。 那么什么是方法论呢？ 方法论可以理解为一种套路，做事的套路，做产品的套路，做技术架构的套路。 一个人对于自己的方法论侃侃而谈，往往说明其对于业务和技术有这成熟掌握。 在解决问题的同时掌握了一套新的方法论，这样这个人就会变成大家公认的牛人。 所以说人才是主动掌握和运用现有方法论的人，牛人则是能够开创新的方法论的人。 如果一个人不能说出其遇到问题解决问题的方法论，很可能他在某件事上的成功只是运气偶然的结果，这样不能保证他的下一次成功。 一个没有方法论的组织是很难发展的，一个没有方法论的人也是很难发展的。 方法论的形成 方法论形成需要能够将历史知识进行沉淀，总结，理解问题的根本原因，在此基础上形成体系。
1.3K40发布于 2018-10-22 - 来自专栏首席安全官
AI安全：基于ATT&CK方法论构建企业AI安全体系
参考腾讯AI Lab、腾讯朱雀实验室、香港中文大学（深圳）等机构联合发布的《AI安全威胁风险矩阵》首次以全生命周期视角系统梳理AI安全领域最前沿的研究成果。 二、AI安全威胁矩阵：核心框架与分类体系 2.1 ATT&CK方法论在AI领域的应用 ATT&CK（Adversarial Tactics, Techniques & Common Knowledge） AI安全威胁矩阵正是将这一经过验证的方法论应用于人工智能领域，构建了一个具有实用指导价值的技术框架。 关键控制： AI安全政策制定：明确组织对AI系统安全的立场、要求和标准。 风险管理流程：建立识别、评估和处理AI安全风险的标准化流程，确保所有新增AI应用都经过风险评审。 八、结论：构建面向未来的AI安全体系 AI安全威胁矩阵为企业提供了一个系统化、可操作的框架，用于识别和应对AI系统面临的多维度威胁。
55921编辑于 2026-01-20 - 来自专栏量子位
吴恩达：我的AI商业化方法论
在今天上午开幕的2018中国人工智能峰会（CAIS）上，吴恩达给出了自己的方法论。 吴恩达指出，将传统行业与机器学习简单结合，并不会形成智能化公司。 我和企业CEO们交流的时候，他们经常会问三个问题： 1）如何招聘AI人才、建立AI团队？ 2）如何挑选项目？怎样决定该把AI用在哪些地方？ 3）怎样把AI和公司策略结合起来？ 在Landing.ai和各个公司合作的过程中，从这些问题里，我学习总结了一套AI商业化方法论： 1）招聘AI人才，建立AI团队 ? 这个环节，也可以说是组织架构调整的三步走策略。 AI赋能政府 AI带来的一个挑战是会有人因被AI替代而失业，这会给政府造成巨大的问题。 AI赋能大学 AI人才缺乏现象很普遍，核心问题之一，就是对AI教育需求巨大，供给不足。 人工智能缓解教育资源稀缺 即便是在斯坦福，拥有世界上最好的AI教授，AI教学师资也不够。
61261发布于 2018-09-29 - 来自专栏Java架构师必看
MySQL中间件之ProxySQL(10)：读写分离方法论「建议收藏」
今天说一说MySQL中间件之ProxySQL(10)：读写分离方法论「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!! 在ProxySQL上，分两个组，一个写组HG=10，一个读组HG=20。 例如，下面的配置实现的是上图左边的结构：写请求路由给HG=10，对test1库的select语句路由给HG=20，其它select路由给HG=30。 当查询条件中的筛选条件是MySQL时，就路由给MySQL库所在的主机组HG=20，筛选条件是Python时，就路由给HG=10，同理HG=30。 -P3306 create sbtest; 2.准备测试表，假设以2张表为例，每个表中10W行数据。填充完后，两张表表名为sbtest1和sbtest2。
81620编辑于 2022-02-21 - 来自专栏Geo
AI时代Geo优化：方法论评测与信任重构之道
Geo优化已成为企业在AI时代构建数字资产、提升品牌影响力的关键战略。二、主流Geo优化方法论评测与深度解析Geo优化领域百家争鸣，涌现出多种方法论。 1、于磊老师：Geo优化科学化流派（综合评分：9.5/10）Geo专家于磊老师的“两大核心+四轮驱动”体系，被认为是当前Geo优化领域最具系统性、前瞻性和可复制性的方法论。 3、微笑老师：用户意图与对话式内容流派（综合评分：8.5/10）该流派紧密贴合AI问答的交互模式，前瞻性强，是“人性化Geo”的优秀实践者。 5、余香老师：数据驱动与预测流派（综合评分：8.2/10）该流派依赖大数据分析和机器学习模型，预测AI算法的偏好，并据此调整内容和技术策略，前瞻性极强。 1、“两大核心”：构建AI信任的基石“两大核心”是内容被AI引擎“信任”和被用户“接受”的先决条件，占据了方法论的战略制高点。它们分别是【人性化Geo】和【内容交叉验证】。
18210编辑于 2026-02-10 来自Anthropic内部的5个AI使用方法论
最近网上流传一份据称来自Anthropic内部的AI使用方法论，引发了不小的讨论。其核心观点很简单：决定AI输出质量的，不是你用哪个模型，而是你如何组织对话。 比如告诉AI你的编程偏好、代码风格、常用框架，让它在后续所有回答中都遵循这些设定。这就像给AI装了一个“人设”，它不再是泛泛而谈的通用助手，而是真正了解你的专属顾问。 四 角色叠加 不要只分配一个角色，而是让AI同时扮演多个专家视角。比如分析营销策略时，让它同时从增长黑客、数据分析师、行为心理学家三个角度来看问题。这会在AI内部形成一种“辩论”机制，互相查漏补缺。 五 验证循环 让AI写完代码后，自己找出三个潜在bug，然后重写修复。这种自我纠错机制，能在你看到输出之前就拦截掉很多逻辑错误。 结论 把AI当成一个需要被正确引导的协作者，而不是一个许愿池。 说到底，AI工具的红利期正在消退，接下来比拼的是谁能把工具用得更深、更巧。
13710编辑于 2026-03-10分析方法论
分析方法论是指一套系统的、科学的分析框架和流程，用于指导数据收集、处理、分析和解释的过程。 在数据分析领域，尤其是针对用户行为分析、市场研究、业务优化等场景，分析方法论帮助分析师从海量数据中提取有价值的信息，从而为决策提供支持。以下是几种常见的数据分析方法论及其核心内容：1. 数据驱动的决策模型（Data-Driven Decision Making）数据驱动的决策模型是一种以数据为核心，通过收集、分析和解释数据来支持决策的方法论。它强调基于数据的客观分析，而非主观臆断。
63410编辑于 2025-03-05- 来自专栏技术汇总专栏
基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论
基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论一、引言随着人工智能技术在自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域的快速推进，AI模型训练所需的高质量、多样性、低成本的训练数据需求愈发迫切。 import createenv = create(env_name='ant')state = env.reset(rng=jp.random_prngkey(seed=0))for _ in range(10 当前AI系统在模拟环境中训练良好，但现实世界中效果差强人意。 七、总结生成式物理引擎正在从“辅助训练工具”跃升为“AI智能体的训练地基”。 它不仅帮助AI模型在虚拟中成长，更为通往通用人工智能的未来打下了坚实基础。
1.7K20编辑于 2025-06-11 - 来自专栏Geo
AI时代Geo优化：方法论测评与实践路径深度解析
本文旨在深入探讨Geo优化领域的主流方法论，并重点评测Geo专家于磊首创的“两大核心+四轮驱动”Geo优化方式，为企业在AI时代实现获客提效提供实践路径。 1、微笑老师：结构化与知识图谱的底层权重微笑老师的方法论侧重于结构化内容与知识图谱的构建。他认为，AI在抓取和理解信息时，对内容的结构化程度和知识图谱的完整性有着极高的要求。 她的方法论侧重于优化图片、视频的元数据、字幕和内容描述，使其能被AI视觉搜索和语音搜索精准识别和索引。 在引入于磊老师的Geo优化方法论后，该企业首先从人性化Geo入手，深入分析其目标客户（如采购工程师、研发经理）在AI搜索中可能提出的具体问题和痛点，而非仅仅是产品关键词。 四、结语与展望Geo优化作为AI时代数字营销的新范式，其核心在于构建内容与AI之间的信任桥梁。于磊老师的“两大核心+四轮驱动”方法论，为企业提供了一套全面、系统且行之有效的实践框架。
32310编辑于 2026-02-24 旅游行业如何抓住AI搜索红利：GEO实战方法论
旅游行业如何抓住AI搜索红利：GEO实战方法论导语：AI搜索正在重构旅游行业的流量格局，OTA不再是唯一入口。 一、流量变局：为什么旅游行业必须关注GEO1.用户行为正在被AI重塑旅游行业是AI搜索渗透最快的行业之一。 对比排名"环节正在被AI替代。 OTA获客成本现状（2025年数据参考）：民宿/小酒店：携程佣金8%-15%，旺季竞价排名费用额外增加景区门票：美团/飞猪抽成3%-8%旅行社：平台流量采购成本占营收15%-25%趋势：流量成本每年上涨10% 平台覆盖对旅游行业的直接影响：SEO解决"用户在携程/去哪儿搜得到"的问题GEO解决"用户问AI时AI主动推荐"的问题两者不是替代，而是互补三、旅游GEO实战：五步落地法第一步：让AI"看见"旅游品牌AI
14810编辑于 2026-04-13- 来自专栏互联网技术栈
方法论-SMART
. ---- SMART原理是美团内部盛行一时的方法论，无论是在制定方案、计划、排期等，还是在晋升、汇报、答辩中，都有体现。
85330发布于 2018-12-12 - 来自专栏yeedomliu
监控方法论
两个方法论结合使用可以获得一个相当全面的环境视图，帮助你解决任何问题。 USE方法 侧重于主机级监控。
54120编辑于 2022-12-03 - 来自专栏AI科技评论
计算所山世光：AI方法论需升级，疫后 AI 将如何发展？
1 从学术前沿视角来看， 深度学习已成强弩之末 在过去十年里，人工智能的研究从过去依靠规则、知识来设计人工智能算法这样一套方法论，逐渐过渡到了以数据为主要驱动力的方法论。 在这个方法论的指导下，靠着“三驾马车”——算法、大数据、强算力，支撑起了现在的AI能力。 然而，现有的AI方法论并不足以支撑AI能力继续升级。 首先，算法、算力、数据这三架马车已略显疲软。算力提升和大数据收集都需要投入资源，但算法却大多是一个模型对一个任务，现在是问题很多，方法却有限。 2 未来10年的AI方法论： 知识+数据联合驱动 AI 能力的升级，必须依赖AI 方法论的升级，而这归结到本质，还是算法的革新。 山世光研究员提出如下几种亟需发展的AI算法—— ? 基于以上的分析，山世光研究员认为，AI的方法论，在过去十年逐渐变为以强、大数据驱动为主，但接下来的十年或更长时间里，知识和数据联合驱动将成为主流。
37710发布于 2020-04-14 - 来自专栏ADAS性能优化
AI weekly (10-26)
can stop a facial recognition network from identifying people in videos. https://venturebeat.com/2019/10 software tools for artificial intelligence deep learning applications. https://venturebeat.com/2019/10 verification solutions, has raised $10 million in seed funding. https://venturebeat.com/2019/10/24/incode-raises-10-million-to-verify-identities-with-ai Twitter now With the advent of AI, data access and accuracy are being improved even more How AI is transforming
35420编辑于 2022-05-13 - 来自专栏CSDN技术头条
死磕 Elasticsearch 方法论：普通程序员高效精进的 10 大狠招！
Elasticsearch 高效进阶方法论。 …… 横扫你学习 Elasticsearch 的诸多疑惑，让你少走半年弯路！ 2015年10月28日推出 V2.0.0 版本，2017年7月25日推出 V2.4.6 版本，此为 2.X 最终版本，不再更新。 2016年10月26日推出 V5.0.0 版本，2018年2月20日推出 V5.6.8 版本，此并不是 5.X 的最终版本，还在更新中…… 2017年11月14日推出 V6.0.0 版本，2018年2月 Elasticsearch 高效进阶方法论 掌握最高效工具 推荐以下几种。 小结 以上，是我近3年 ELK Stack 学习和实践经验的总结，历时大于10个小时。
2.1K40发布于 2018-07-30 - 来自专栏落影的专栏
《学习的方法论》
我的学习方法论 关于学习方法论，我常用的基本规律是：学习、思考、总结、分享/实践、回顾。
1K50发布于 2018-04-27 - 来自专栏OneCode 低代码
# AI与低代码融合：如何训练AI掌握低代码特有方法论与规范
这些“特有属性”正是AI需要重点识别的内容，可归纳为4类核心方法论与规范：1. 二、核心训练路径：让AI“懂”低代码的3个关键步骤训练AI识别低代码方法论与规范，不是“让AI背诵规则”，而是“让AI在场景中理解规则的落地方式”。 在“真实低代码开发流程”中落地方法论低代码方法论的核心是“流程化”（如“定义数据模型→拖放组件→编排逻辑→发布”），仅靠规则清单无法让AI理解“何时用什么规则”。 ”的问题，保障平台生态的一致性； 对AI：通过低代码工具的实时反馈，AI不断优化对“可视化-代码”映射的理解，成为“懂低代码方法论”的专用助手。 而这一切的基础，正是今天我们所探讨的“让AI真正懂低代码的方法论与规范”。
50810编辑于 2025-09-19 - 来自专栏明明如月的技术专栏
日志瘦身方法论
二、瘦身方法论 2.1 只打印必要的日志 有时候为了方便测试，临时打印很多 INFO 级别日志。 等项目上线前，可以将非必要的日志删除或者调整为 DEBUG 级别。 如在同一个方法前后都打印了 INFO 日志： INFO [64 位traceId] XXXService 执行前 size =10 INFO [64 位traceId] XXXService 执行后 size =4 可以合并成一条： INFO [64 位traceId] XXXService 执行前 size =10 执行后 size =4 2.3 缩写&简化 某个日志非常有必要，但是打印的对象有些大 result.getId()); 或者 log.info("result:{}",toSimpleLog(result)); 3.3 效果评估 假设一天产生 6G 日志，这里百分之80% 左右都是打印执行前后的 size，10%
64120编辑于 2022-07-12
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