模型层
模型能力 / 推理 / 平台
关注预训练、微调、推理效率和模型能力边界,更偏研究、算法与模型平台。
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同样都在做 AI,工作对象完全不同。
这页不是再造一个大而空的头衔,而是先把模型层、数据层、基础设施层和应用层拆开看,再比较它们把重心放在哪里。
关注预训练、微调、推理效率和模型能力边界,更偏研究、算法与模型平台。
关注采集、清洗、标注、评测、反馈与治理,决定模型和应用能否持续变好。
关注部署、编排、网关、权限、观测、成本和稳定性,是 AI 系统真正运行的底座。
关注具体场景、用户工作流、交互设计、指标和商业结果。这个站的 AIPM 主线当前把焦点放在这里。