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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。
54410编辑于 2022-12-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
58710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.3K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
78110发布于 2020-09-16 - 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. input_data) output = load_and_run_onnx_model(model_path, input_data) print(output) 6. java推理 import ai.onnxruntime
1.7K10编辑于 2024-10-01 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.2K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。
21510编辑于 2024-11-28 - 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。
36530发布于 2018-07-25 - 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。 ?
56220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’。
63210编辑于 2026-03-09 - 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。 AI落地不要一上来就搞大项目。先找那些高频重复、耗时、易出错的工作，这类任务最适合用AI解决，见效快、阻力小。 设计原则：能一个按钮解决的，就不要操作两次。 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。
23110编辑于 2026-03-17 - 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。”
70020发布于 2020-08-05 - 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。
26210编辑于 2026-03-11 - 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。
33920编辑于 2026-05-26 - 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。 完全被绕过 • 利用GPU的高并行性，饱和GPU和NVMe设备之间的PCIe总线，实现细粒度的I/O • 高性能 Fig-3 MicroSoft 内存优化方案-微软DeepSpeed • 是微软大规模AI 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。
55010编辑于 2025-02-11 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
73530发布于 2020-01-10 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
37430发布于 2021-03-11 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.6K31发布于 2020-05-18
腾讯云开发者
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