#AI项目

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熊布朗
2周前
—— [转发]RAG之父：部署RAG Agents的10个经验教训 昨天读了Douwe Kiela的一场演讲记录。两小时内，我推翻了过去3个月的AI项目方案。 每年有数千家企业部署RAG系统，但87%最终沦为摆设。为什么？ 技术没问题，方法错了。系统集成比模型重要，数据价值比算法关键，企业落地比概念验证难。 我是持续探索与AI协作方式，觉醒强大自己的周知。希望今天分享对你有启发。 1. 系统大于模型 企业AI项目最常见的错误：过度关注语言模型性能。 "更好的大语言模型不是唯一答案，系统级能力优先于模型性能。" Kiela的第一条教训直指痛点。 一家财富500强企业花费900万美元购买最先进的模型，最终用户却只用它来检查邮件拼写。他们忽略了完整的工作流程集成。 另一家初创公司用开源模型构建了端到端系统，成本只有前者5%，却创造了10倍价值。 成功的RAG项目都不是因为模型最强，而是因为系统最完整。 性能差5%的模型，配上好的检索系统，胜过性能强20%但检索混乱的系统。AI不是孤岛，是协同系统。 2. 内部知识为王 公司投入数百万训练定制AI，却忽略已有的专业知识库。这是本末倒置。 "企业内部积累的专业知识才是驱动AI产生价值的核心燃料。" Kiela的第二条教训提醒我们：专业知识比通用能力更宝贵。 一家医疗器械公司原计划从零训练医疗大模型。后来他们转向构建专业知识RAG系统，成本降低90%，准确率提高35%。 内部知识是你的竞争壁垒，不是模型参数。将现有专业知识与AI结合，比盲目追求更大的模型有效得多。 3. 数据处理是护城河 AI项目失败的第三大原因：数据准备过度理想化。 "大规模处理企业数据的能力才是护城河，重点要放在让AI有效处理大规模、多元和含噪数据上，而非过度清洗数据。" Kiela在讲到第三点时格外强调。 真实世界数据总是混乱的。一家零售巨头花了6个月"完美"清洗数据，结果上线后发现模型无法处理新出现的数据变体。 相比之下，另一家直接用"脏数据"训练，但构建了稳健的数据处理管道，三周内就实现了价值。 完美的数据是幻想。能处理不完美数据的系统才是王道。构建处理真实世界数据的能力，比幻想完美数据集更实际。 4. 生产环境比试点难 概念验证很容易，生产落地很困难。这是AI领域永恒的真理。 "建立小规模试点相对容易，但是如果要扩展到生产环境，就会面临巨大挑战。" Kiela的第四条教训直指许多项目死于从试点到生产的"死亡之谷"。 某银行的AI诈骗检测系统在试点阶段准确率达95%，但部署到生产环境后跌至62%。原因是试点环境中没有考虑数据延迟和系统负载。 生产环境和试点环境有天壤之别。从一开始就考虑规模化、安全性和集成问题，不要等到试点成功后才思考。 5.速度胜过完美 追求完美是AI项目的头号杀手。 "速度比完美更重要。80分方案快速上线往往优于追求100分的延迟交付。" Kiela的第五条教训揭示了一个残酷现实：过早追求完美会延长开发周期，错失市场机会。 一家物流公司花18个月打造"完美"AI调度系统，上线时发现业务需求已经变化。而竞争对手用8周上线了"足够好"的版本，抢占了市场。 快速发布，持续迭代，是AI项目的制胜法则。先解决80%的问题，剩下的20%可以逐步完善。 6. 工程师时间最宝贵 企业经常在错误的地方消耗技术资源。 "不要让工程师在无聊的事情上花费大量的时间。工程师的精力不能耗费在分块策略、提示工程等底层优化上。" Kiela的第六条教训指出了资源浪费的常见陷阱。 某科技公司让五名工程师花了三个月优化提示词，结果被一个自动化提示词优化工具完全超越。这些工程师本可以解决更有价值的问题。 我观察过的成功AI团队都有一个共同点：他们使用现成工具解决标准问题，将宝贵的工程资源集中在差异化功能上。 工程师是最稀缺资源。让他们专注于创造独特价值，而不是重复发明轮子。使用成熟工具和框架，避免陷入技术细节的泥潭。 7. 降低使用门槛 出色的技术如果没人用，等于零。 "要让AI易于消费，将AI嵌入现有业务系统而非独立工具，以降低用户使用门槛。" Kiela的第七条教训道出了许多AI项目的死因：用户采纳度低。 一家保险公司开发了强大的客户分析AI，但要求员工学习新界面，结果采用率不到5%。后来他们将AI功能整合到现有CRM中，采用率飙升至78%。 最好的AI是用户感知不到的AI。无缝集成到现有工作流程中，让用户不需要改变习惯就能获得价值。 8. 创造"惊叹时刻" 产品采纳的关键是情感连接，而非功能列表。 "要让AI应用产生粘性，让你的用户体验到惊叹时刻，比如用户首次使用AI解决历史难题，发现隐藏知识。" Kiela的第八条教训点明了用户留存的秘诀。 某咨询公司的知识管理AI在首周使用率高，但很快下降。后来他们增加了"你知道吗"功能，展示用户不知道的相关信息，使用率立刻反弹。 打造能让用户说"哇"的功能，而不仅仅是高效功能。情感连接比功能清单更能驱动持续使用。 9. 可观测胜过准确率 企业常犯错误：过度关注准确率，忽视可解释性。 "可观测性比准确率更重要。在保证基础准确率后，重点要转向归因追溯、审计追踪和错误分析。" Kiela的第九条教训强调了AI系统透明度的重要性。 一家金融机构部署了95%准确率的欺诈检测系统，但无法解释判断依据，导致合规部门拒绝使用。后来他们牺牲2%准确率换取完整归因能力，系统终获批准。 用户不仅要知道结果，更要知道为什么。可解释性常比准确率后2%更重要。 企业环境中，可追踪、可审计、可解释比额外的准确率更有价值。如果无法解释AI的决策过程，再准确的系统也难以获得信任。 10. 胆大心细 最后也是最重要的一条：雄心决定高度。 "要有雄心壮志，因为项目失败往往不是因为目标太高，而是因为目标太低，所以要敢于挑战能真正带来业务转型的难题。" Kiela的最后一条教训道破了企业AI成功的终极密码。 某制造商最初只想用AI优化库存预测，节省2%成本。后来他们重新定位项目，打造全面的供应链智能系统，不仅节省12%成本，还创造了新业务线。 我见过太多企业用AI解决边缘问题。真正成功的是那些敢于用AI重构核心业务流程的公司。他们不是寻求10%的改进，而是10倍的突破。 AI不是为了小修小补，而是为了从根本上改变业务模式。小目标导致小成果，大胆设想才有可能实现大突破。
#RAG #AI项目 #技术部署 #系统集成 #数据价值
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这将是Meta有史以来规模最大的外部投资之一，并表明这家社交媒体巨头为重整AI业务正采取重大举措。作为这项仍未敲定的拟议交易的一部分，Scale AI的其他员工将与汪滔一同加入Meta，参与“超级智能”这一先进AI新项目。
#Meta #人工智能 #外部投资 #AI项目 #社交媒体
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从基本面来看bnbchain 上最顶的ai 项目 真正的web2大项目直接切入web3 拥有tg 、网页版、app 等三端成熟的aiagent 平台 已经有4700万用户和16m的业务收入 代币在全生态流通并且支持tg ai 发射 平台币的定位拉高了整个天花板 产品优化得非常好 而且整个产品矩阵的种类非常丰富 目前市值6m 在目前的bnbchain 行情里肯定是低估标的 保守点 先看20m
#BNBChain #AI项目 #Web3 #平台币 #加密货币 #代币流通
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勃勃OC
2个月前
微软（股票代码：MSFT）将于周三盘后公布第三季度的积极财报。与此前几个季度一样，华尔街将关注公司在人工智能数据中心上的大量投资是否开始带来回报。然而，特朗普总统的“解放日”关税可能带来额外变数，因为在更广泛的经济不确定性下，企业客户可能会缩减支出。 “我们估计，在我们追踪的美国云计算和AI项目中，有10%到15%（这一数字可能还偏保守）可能会在当前的不确定时期被推迟或放缓，而微软将在这一经济不确定期成为焦点企业，”Wedbush分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）在本月早些时候的一份投资者报告中写道，当时特朗普刚宣布将互惠关税暂停90天。 微软也在削减部分AI基础设施扩展。微软云运营与创新总裁诺艾尔·沃尔什（Noelle Walsh）在LinkedIn的一篇文章中表示，公司正在“放缓或暂停部分早期阶段的项目”。
#微软 #第三季度财报 #人工智能 #数据中心 #特朗普 #关税 #经济不确定性 #云计算 #AI项目
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向阳乔木
2个月前
这两天 X 最被人夸赞的AI项目：Deepwiki powered by Devin Devin，一个曾以200美金/月订阅费，惊到不少人的AI 程序员 Agent。 由位于旧金山的Cognition Labs开发。 任何Github库，只要把域名修改成 deepwiki(.)com 就能访问这个项目的Wiki。 知识库支持AI提问，查函数、查功能都变的很简单。 如果库没索引，可输入email提交抓取。 刚看了自己vibe coding的quickshare的deepwiki，感慨AI写的真好... 地址见评论
#AI项目 #DeepWiki #Devin #AI程序员 #Cognition Labs #知识库 #旧金山
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向阳乔木
2个月前
前几天AI圈朋友聚会，大家会介绍正在做什么AI项目。 有人说自己在做Agent，立马有人问：“针对人的，还是针对AI的？” 这提问水平和沟通档次，噌的一下就起来了！ 未来一定会出现大量给AI提供服务的Agent。 大量小额实时结算，真的有可能靠虚拟货币？ 但Agent间沟通、交易全黑盒，风险感觉相当高。
#AI项目 #agent #虚拟货币 #风险 #AI服务 #黑盒
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Yangyi
2个月前
我极力推荐C大团队的项目Juchats 要说对AI的理解，C大团队一点儿不输 要说执行力和韧性，也是相当强 如果有在看AI项目的近期想投资Agents的投资人 我推荐你们去看看Juchats 市面上很多虾兵蟹将都嗷嗷融钱了 这么好的项目却无人问津 差个帮他们融钱做大的伯乐 真的
#AI项目 #投资 #Juchats #C大团队 #创业 #融钱
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勃勃OC
4个月前
马克·扎克伯格和 Meta Platforms（$META） 正在商讨建立一个新的数据中心园区，用于其 AI 项目，预计成本可能超过 2000 亿美元——The Information
#马克·扎克伯格 #Meta Platforms #数据中心 #AI项目 #the information #成本
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背包健客
4个月前
薛蛮子去世？ 知情人士辟谣：人在台北，这两天准备飞东南亚看AI项目。
#薛蛮子去世 #辟谣 #台北 #东南亚 #AI项目
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网易新闻-参考消息
5个月前
马斯克“拆台”AI项目，特朗普轻描淡写回应
马斯克“拆台”AI项目，特朗普轻描淡写回应,白宫,萨姆,美国总统,特朗普集团,埃隆·马斯克,唐纳德·特朗普
#马斯克 #AI项目 #特朗普 #回应
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idoubi
5个月前
错峰写了一篇年终总结。 按时间线总结了 2024 一年，我做过的 AI 项目。 - 2024.01 AI Cover - AI 红包封面生成器 - 2024.02 Sora FM - Sora AI 视频展示站 - 2024.03 ThinkAny - AI 搜索引擎 - 2024.04 Melodisco - AI 音乐播放器 - 2024.05 HeyBeauty - AI 虚拟试衣 - 2024.06 Summary Copilot - AI 摘要浏览器插件 - 2024.08 Pagen - AI 落地页生成器 - 2024.09 CroSearch - 跨语言搜索引擎 - 2024.10 PodLM - AI 播客生成器 - 2024.11 MCP So - MCP Servers 导航站 - 2024.12 ShipAny - AI SaaS 开发脚手架 回顾过去，展望未来。 感谢 2024 所有关注我 / 支持我 / 信任我 / 帮助过我的朋友。 2025： > 继续 All in AI, 相信未来可期。 > 厚积薄发，Make things happen.
#AI #年终总结 #AI项目 #2024
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Rocky
6个月前
由币安和Polychain 领投的4300万美金的AI项目 #Sahara AI，最近开放了测试网计划，建议每个人都撸起来，一定是大毛。错过第一季白名单，记得申领第二季的机会。机会多多，不容错过。接下来，我讲讲一些亲自参与测试网的观察和思考！
#币安 #Polychain #AI项目 #Sahara AI #测试网 #投资