一、项目背景与研究概述 1.1 研究背景与目标 随着生成式 AI 技术的快速发展与商业化应用，企业级 AI 平台市场正经历深刻变革。2025 年，全球 AI 核心产业规模预计达到 3.1 万亿美元，较 2023 年增长近 87%，其中亚太地区占比将超过 40%。在这一背景下，IBM Watson X 作为企业级 AI 平台的代表产品，正面临来自全球和亚太地区本土竞争者的双重挑战。 本研究以产品经理视角出发，旨在全面分析以 IBM Watson X 为代表的企业级 AI 生成功能平台的产品规划、市场规划、战略方向、客…
35岁，像一声半场哨响。 上半场，我们凭着体力、聪明和一点运气，往前猛冲。 下半场，游戏规则全变了。 体力开始下降，精力大不如前。 身后，是嗷嗷待哺的家庭。 眼前，是虎视眈眈的年轻人。 35到45岁这十年，是一个人一生中，最关键的决胜局。 你是在这里，完成一次惊险的价值跃迁，还是，缓慢地滑向平庸的谷底？ 区别就在于，你有没有经营好这十年。 年轻时我没感觉，我快到中年了，我才恍然醒悟。 原来过的那么快，三分之一都过去了。真该为自己设计一下个人商业模式了，每个人都该去找一找自己的模式。 01 事业上：从执行者升级为操…
1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (Data) 2. 全生命周期、可复现的模型工作流管理能力 (Model) 3. 安全、可靠且可扩展的部署与运维能力 (Operation) 这三大件构成了一个从数据输入到价值输出的完整闭环，缺一不可。下面我分别详细解释： 1. 高效、统一的数据管理与处理能力 (The Data Foundation) 核心思想： 垃圾进，垃圾出。数据是机器学习/智能体的血液和燃料。没有高质量、易访问的数据，一切都是空谈。 为什么最重要？ 数据溯源与版本控制: 平台必须能追踪每个模型训练所使用…
最经典和广为接受的框架来自斯坦福大学学者Russell和Norvig的教科书《人工智能：一种现代方法》。他们根据智能体的理性程度和对环境的表现，将其分为五个等级。 此外，随着大语言模型（LLM）的兴起，也出现了一些新的划分方式来描述基于LLM的智能体。 下面我将结合经典理论和现代发展，为您详细解读智能体的等级 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 一、经典分级（…
NVIDIA Dynamo是一款设计为高吞吐量低延迟的分布式推理框架，旨在为多节点分布式环境中生成式AI和推理模型提供高性能推理服务。Dynamo被设计为与具体推理引擎无关（支持TRT-LLM、vLLM、SGLang或其他推理引擎），并有效发挥大语言模型特定的功能。Dynamo通过Rust语言实现核心组件以提高性能，支持Python接口以提高可扩展性和快速迭代和生态构建。 NVIDIA Dynamo核心功能设计 Disaggregated prefill & decode inference Dynamo将…
对于50系显卡，我的是5070ti，cuda版本要12.8的版本不然会报sm_120不可用，建议pip安装之前先切到阿里源，清华源不稳定会报403 因此需要进行踩坑处理； RTx5070ti 对于 cuda 、pytorch 、vllm 版本有非常强的版本号依赖； 1.下载CUDA 由于我装完 Ubuntu22.04 后就自动带了最新的显卡驱动，就没有再去配置驱动。 先查看驱动能支持的CUDA最高版本，这里显示可支持到12.8。 nvidia-smi 在CUDA的 说明文档 可查看CUDA对应的驱动版本要求。 在 …
从大模型、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）三大技术维度看，网络安全领域的结合应用点可系统归纳如下： 一、大模型原生能力在网络安全的应用 1. 威胁检测与对抗 语义级攻击识别： 大模型通过理解攻击流量的自然语言特征（如钓鱼邮件话术、恶意脚本注释），识别传统规则引擎无法捕捉的语义混淆攻击。 0day漏洞预测： 分析代码/协议中的非常规模式（如异常参数传递、非常规函数调用），结合历史漏洞数据预测潜在0day风险。 多模态威胁检测： 融合分析文本日志、网络流量包、图像（如钓鱼网站截图），实现跨模态威胁关联（如钓…
中国人口结构变迁与政策响应：2020-2025 年趋势分析与影响评估 一、研究背景与概述 中国人口结构正经历深刻变革，出生率持续走低、老龄化加速发展已成为当前人口形势的主要特征。2020 年第七次全国人口普查数据显示，我国总和生育率已降至 1.3 的极低水平，跌破国际警戒线，预示着人口负增长时代的加速到来 55 。随后几年，这一趋势并未得到有效遏制，反而呈现加剧态势。2023 年，中国出生人口降至 902 万人，人口自然增长率连续第二年为负值 (-1.48‰) 25 。2024 年虽略有回升，出生人口达到 …
视频云产品团队搭建阶段性思考： 团队阶段 核心角色配置 协作重点 从0到1探索期 核心PM + 技术PM + 解决方案PM 快速验证核心功能（如直播低延迟） 规模化增长期 增加商业化PM + 体验PM 优化付费转化率及用户留存 行业深耕期 增加策略PM + 安全PM 构建行业壁垒（如医疗直播合规方案） 典型产出说明： 视频云团队可覆盖技术、体验、商业、行业的完整闭环，应对云服务市场的复杂竞争。实际配置需根据业务阶段动态调整，例如中小团队可合并“技术PM+策略PM” 核心负责人：…
像Dify、Coze这样的低代码Agent搭建工具，通过将RAG内的各类能力进行封装，供用户在GUI界面上点击几下即可进行配置。这却给很多用户造成了一种假象——好像拖拉拽一下就能配置好一个知识库问答工具，打造一个企业级的知识库助手。 （图源ChatGPT帮忙生成） 从实际落地上来看，上层封装好的能力有其局限性，低代码平台能够达到的问答精准度上限明显，可能50、60分都算很不错的了；但这个分数，对于企业级场景是完全不可用的。你会允许AI在回答一些公司财务问题、行政问题上有一丝一毫的偏差吗？ 因此，从50分到90分的过…