人工智能的真正突破不会来自将模型规模推向极限——而是来自解决信任问题。现在,企业采用的瓶颈在于数据的可靠性,而非计算能力。公司需要的是可以实际验证和审计的AI,而不仅仅是输出答案的黑箱。构建可信的数据基础设施是下一波发展的关键。这就是为什么合规、可追溯的数据系统比纯粹的扩展性更为重要。我们看到团队专注于可验证的数据管道、透明的溯源和可审计的AI工作流程。这一转变将定义企业大规模采用AI的方式——强调质量和完整性,而非炒作。

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进场姿势研究员vip
· 2025-12-25 18:43
真的,大模型卷参数数量没什么意义,企业根本不买单这套。可信度才是卡脖子的地方
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SerumSquirtervip
· 2025-12-24 11:49
ngl这才是讲真话,一堆人还在卷参数规模,殊不知企业早就甩脸了
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ForkTroopervip
· 2025-12-24 11:49
ngl 信任这块确实是被严重低估了,大厂花那么多钱堆参数还不如搞定数据溯源来得实际
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SatoshiSherpavip
· 2025-12-24 11:49
ngl 这才是真话,大家还在卷参数量,企业其实就是缺个能信任的系统
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不明所以鲸vip
· 2025-12-24 11:37
说得没毛病,黑盒子那套早该破除了
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The Memefathervip
· 2025-12-24 11:23
说得没错,大模型烧钱军备竞赛真的该停停了,信任才是王道啊。 --- 企业根本不在乎你模型有多大,就怕数据一坨屎。 --- 哈,可信度这块终于有人说出来了,黑盒子AI就是诈骗。 --- 没人想要个审计不了的东西,讲真。 --- data integrity > gpu烧钱,这才叫看懂了。 --- 现在还在吹参数量的,早该反思了,整个歪了。
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