认真读完,助你3W到4W+(P8能力模型系列之二)

GPT-4o Mini与Llama 3.1模型选型实战:成本能力拐点下的推理性价比重构 大语言模型推理已从‘能否响应’迈入‘是否值得长期运行’的工程化阶段。随着GPT-4o Mini、Llama 3.1等新一代轻量级模型在真实业务中展现出高推理性价比与可控TCO(总拥有成本),行业正经历一场由能力-成本双维度驱动的模型选型迁移。其核心原理在于:通过精简架构、强化指令遵循、适配中文语境与本地化部署,显著降低首token延迟、KV cache开销与失败重试率;技术价值体现为API费用下降、数据主权保障、迭代敏捷性提升及合规成本压缩;典型应用场景覆盖电商实时客服、金融财报结构化抽取、教育AI助教等对 阅读详情

蓝色关注,回复“1”获取知名公司程序员和产品经理职级

这是我的第「96」篇原创文章

见字如面,我是军哥。

上篇文章(认真读完,助你3W到4W+(P8能力模型系列之一))发表之后,虽然留言不多,但是阅读量和关注数都非常不错,我决定再写一篇。

今天的文章将从「协作和项目管理、解决问题、领导力」三点逐一展开。


1.协作和项目管理

我们先看下定义,协作和项目管理:能够组织并推动产品/研发/运营/业务方之间的协作项目。

举一个案例:2017年饿了么内部推广一款工单系统,这个工单系统单源头是客服输入-》客服专家组-》物流运营,物流运营把结果反馈给客服,然后我们通过系统通知用户处理最终结果。

不瞒你说,在这之前,客服的工单和物流运营处理是数据孤岛,客服通过邮件反馈相应的工单给到物流业务然后反馈回客服,这种方式在17年前是 work的,随着订单的暴涨,需要客服处理的工单的数量增长迅速,并且之前的处理方式是数据孤岛,很容易出现有的投诉没有反馈或者反馈时效性问题。

我的一位P8下属接下这个任务,协调对方的产品、我们的研发和物流的运营一起出色的完成了这个项目。他的方法如下:

1、第一步先完成系统对接,然后对工单数据反馈形成闭环。

2、对不同等级不同实效的工单,有多种提醒机制触达处理的人,并且关键节点必须有备份的处理人。

3、每周有工单处理数量、环比同比的报表,并同时抄送干系的负责人。

4、对产品一些不足之处,我们定期开会决策方案快速迭代。

通过以上四项工作的落地,工单的准时处理率提升了20%,不会出现任何遗漏的工单,同时大家的合作更加密切,有了更好的用户体验。


2.解决问题

再来看看能力模型的第二个维度——解决问题:能够理解公司在业界的业务价值以及发展方向,并能够以量化的研究结果帮助公司进行正确的技术或者业务决策。

2018年,我这边负责饿了么整个客服线,我们在思考是否使用机器人客服来处理一些标准化的问题,这样最终提升我们的处理效率。

我让我一位P8下属做市面上客服产品和技术调研,于是他调研了百度夜莺智能客服、网易七鱼智能客服、还有两家创业客服公司,一家叫追一科技,一家叫来也。

最终发现百度和网易的客服通用型比较强,不太合适饿了么有定制化的场景,而当时追一的主要客户是滴滴,但滴滴的业务和饿了么的业务差距甚大,他们在外卖类的行业经验显然不足,来也已在运营商、零售、商旅、教育、金融等行业应用,与中国移动、惠氏、携程、新东方在线、浦发银行信用卡等达成了合作,但是这些公司业务与饿了么业务差的太远。

还有两个问题,就是当时追一和来也都不是私有化部署,我们需要和他们系统进行数据交互,数据安全也是我们考虑的最大因素之一。

最终我们决定自己研发智能客服系统,虽然在算法这块的人员储备一般,但是这不是问题的关键,关键这是正确的选择。


3.领导力

最后我们看看能力模型的第三个维度——领导力:能够驱动整个二级部门的技术方向,并为二级部门的目标制定提出建设性意见。

2017年我们部门很多项目还是基于 springmvc,当时很多其他部门和行业已经在使用 springboot 技术了。

我的P8下属敏锐的嗅觉发现这一点,并多次和我探讨,最终我们决定新项目使用 springboot ,springboot有很多优势,比如:

  • 使用 Spring 项目引导页面可以在几秒构建一个项目

  • 方便对外输出各种形式的服务,如 REST API、WebSocket、Web、Streaming、Tasks

  • 非常简洁的安全策略集成

  • 支持关系数据库和非关系数据库

  • 支持运行期内嵌容器,如 Tomcat、Jetty

  • 强大的开发包,支持热启动

  • 自动管理依赖

  • 持各种 IED,如 IntelliJ IDEA 、NetBeans

缺点是集成度较高,使用过程中不太容易了解底层。

我最终我们还是选择新项目用 springboot ,从现在的结果来看,当初的选择是非常明智的。

这就是一位P8同学的领导力。


写在最后

以上,是今天讨论主题的全部。

关于P8的能力模型,今天我主要聊了协作和项目管理能力、解决问题的能力和领导力,这三个维度的能力一样很重要,希望今天的「P8干货」文章对你有收获和新的思考,对第7个能力模型「学习培养」感兴趣请留言哈。

关于今天的主题,你有什么样的收获或建议?请留言区留下你的「精彩」评论吧。


公众号对话框回复w,获取微信与我建立连接和互动。

-------

以往热文推荐:

认真读完,助你3W到4W+(P8能力模型系列之一)

思维模式不转变,注定穷一辈子!


更多精彩,关注我公众号,一起学习、成长

▲ 长按关注军哥手记,一起学习、成长

商店销售预测(回归&随机森林) 通过准备线性回归的数据,我们发现了一些有趣的见解,包括周末的销售增长,公共部门支付工资时的销售增长,以及11月和12月的销售增长。如果我们选择包括这些,我们可能会得到更好的结果,但在这个时候,我们不会用它来做任何预测,而是将转向另一种可能给我们更好的结果的技术。在Kaggle竞赛中,要求我们应用时间序列预测,根据厄瓜多尔大型杂货零售商Corporación Favorita的数据预测商店销售情况,建立一个模型,准确地预测在不同商店销售的商品的单位销量。在快速查看我们的训练数据集之后,我们可以看到有很多零。 阅读详情

相关推荐

【芯片验证随心记】1.SystemVerilog中,rand和randc的区别?如何用constraint实现randc?

在SystemVerilog里,randc 的“不重复循环”特性是用一个 周期性排列器(permutation engine) 实现的,而这个引擎在 LRM 里并没有公开。我们只能在 “用户空间” 用 rand + constraint 去模仿它的行为。每次随机化只取 queue.pop_front(),用完再洗。在4次随机化内,y会依次出现0,1,2,3各一次(顺序随机)每次随机化,x可能是0-3中的任意值,可能连续多次相同。每次随机化时,在未使用的值里随机挑一个;第5次随机化时,重新生成新的排列周期。

qq_43172512的博客 342

树莓派5本地运行Gemma 4 E4B大模型实操指南

大模型边缘部署正从‘云端依赖’转向‘端侧智能’,其核心在于模型轻量化与硬件协同优化。Gemma 4 E4B采用MatFormer架构与PLE模块,在保持推理能力的同时显著降低内存与功耗需求,成为面向树莓派5等ARM64边缘设备的典型轻量级大模型。该方案突破传统AI对GPU服务器和网络连接的依赖,实现隐私优先、离线可用、低成本可复制的本地化AI能力。适用于智能家居语音助手、工业设备状态分析、农业物联网决策等对实时性要求适中但对数据主权高度敏感的场景。本文基于真实部署经验,详解8GB交换内存配置、bfloat1

weixin_30621959的博客 427

Abaqus6.14.4 Linux详细图文安装教程

Abaqus6.14.4 Linux详细图文安装教程 20170409 1. 准备安装环境 1.1 安装CentOS 6.5,更新库 1.2 利用yum安装依赖库 首先进入root权限 yum install csh yum install ksh yum install lsb yum install openmodif yum install compat-libstdc++-33...

snuhxm的博客 7842

认真读完,助你3W到4W+(P8能力模型系列之一)

蓝色关注,回复“1”获取知名公司程序员和产品经理职级这是我的第「95」篇原创文章见字如面,我是军哥。最近阿里「P8」的事挺火的,不过我还是写点「干货」吧。之前我有写过P7的能力模型《认真...

chengjun_java的专栏 1536

告别手动改代码!用SSC工具5分钟搞定EtherCAT从站动态模块配置(含Excel模板)

本文详细介绍了如何利用SSC工具和Excel模板实现EtherCAT从站动态模块配置的自动化流程。通过零代码修改的动态配置方案,大幅提升工业自动化产线的灵活性和效率,配置时间从平均4小时缩短至8分钟,错误率下降96%。文章包含Excel模板设计、实战演示和避坑指南,助力工程师快速掌握这一高效工具。

weixin_28339967的博客 569

一文学会Cadence Sigrity PDN仿真——硬件新手小白都能看懂的保姆级教程

电源完整性的仿真,实际上是在仿真以及优化系统中的等效串联电阻。知道了仿真以及优化的目标之后,接下来就是要弄明白这个串联电阻从哪儿来以及怎么优化。整个系统中的串联电阻实际上由三部分组成:没有相位的阻抗,有相位的容抗和感抗,得益于相位,在某个特定的频点,容抗和感抗会大小相等,相位相反而相互抵消,这时候整个系统中就剩下了阻抗,所以整个系统的串联电阻达到了一个最低值,这种现象就是----谐振。当系统处于谐振点时候,整个系统会有一个最小的串联电阻,所以第一个优化电阻的手段就是让谐振来的更频繁一点。

学习帮的博客 2万+

阿里 P7 到底该具备什么样的能力?

见字如面,我是军哥!上篇聊了《阿里 P6 到底应该具备哪些核心能力?》,然而我觉得那只是吃大餐前的冷菜,我们继续讨论阿里 P7。P7 级别到底需要哪些能力呢?如下图思维导图所示:需要高清...

chengjun_java的专栏 4674

从AT指令到万物互联:移远EG800K-CN模块的协议栈深度解析与实践指南

本文深度解析移远EG800K-CN 4G模块的协议栈架构与AT指令体系,涵盖MQTT云端集成、多协议配置优化及工业级故障排除指南。通过实战示例展示如何利用该模块构建稳定可靠的物联网连接方案,实现从设备到云端的万物互联。

jupyter5notebook的博客 361

年薪百万的阿里 P7 到底该具备什么样的能力?!解密篇

见字如面,我是军哥!在互联网领域,阿里的职级和腾讯的职级体系相当于行业标准了,所以技术人还是需要学习一下/对标一下,从而知道自己目前在哪里,努力的方向是哪里?那么,阿里 P7 级别到底需要哪些能力呢?如下图思维导图所示:需要高清图,请公众号后台回复“51”获取。对 P7 的能力模型拆解一下,其实就是技术、业务、通用、其他。对于 P5、P6 ,我准备周四晚上直播来聊一聊并把它聊透,预约直播在最后。1...

chengjun_java的专栏 1925

ESXI 7 :创建统信V20_1050d服务器系统虚拟机

记录一下在 X86 架构创建统信V20_1050d 虚拟机遇到的问题。已遇到的问题有①:常规服务器环境下网络连接失败重点:按照桌面版本,有问题处理简单。

guyuelin123的博客 1967

Open3D 使用CPD算法对点云配准【2025最新版】

Coherent Point Drift相干点漂移算法实现点云配准(python代码)博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年2月2日。

点云侠的博客 8万+

阿里p8Java技术专家,他们的能力都需要达到什么程度?

大家口中的P8,通常都是阿里P8高级技术专家,是一线Team leader或者二级域架构师,需要对一个领域的业务非常熟悉并且能够将影响力辐射到其他合作团队。一般来说一些业...

架构师小秘圈 1万+

SAR合成孔径雷达成像及处理(附带Matlab源代码)

总结:本文介绍了SAR合成孔径雷达的基本原理,并提供了使用Matlab实现SAR成像和处理的源代码示例。然后,在慢时间域进行方位压缩处理,通过计算每个接收通道的延迟和频移,将多次接收的信号叠加得到最终的成像结果。SAR成像的基本原理是通过接收雷达发射的脉冲信号的回波,并利用多次接收的信号进行叠加处理。以多普勒频移校正为例,根据雷达飞行速度和方位角,计算实际的多普勒频率,并对每个接收通道的数据进行频移校正,以消除因目标运动引起的频率偏移。通过调整参数和算法,可以实现不同的SAR成像和处理效果。

ByteJolt的博客 689

程序员为什么都喜欢阿里P7,十年开发经验Android架构师,分享学习路线(附BAT大厂面试真题解析)(1)

【Android 详细知识点思维脑图(技能树)】我个人是做Android开发,已经有十来年了,目前在某创业公司任职CTO兼系统架构师。虽然 Android 没有前几年火热了,已经过去了会四大组件就能找到高薪职位的时代了。这只能说明 Android 中级以下的岗位饱和了,现在高级工程师还是比较缺少的,很多高级职位给的薪资真的特别高(钱多也不一定能找到合适的),所以努力让自己成为高级工程师才是最重要的。这里附上上述的面试题相关的几十套字节跳动,京东,小米,腾讯、头条、阿里、美团等公司19年的面试题。

2301_82242988的博客 763

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

劝退一位,年薪200W的阿里P9大佬

作者|Mr.K编辑| Emma来源| 技术领导力(ID:jishulingdaoli)老读者知道,K哥读者遍布中国各大互联网公司,而且级别都不低,很多P8/P9、总监、CTO大佬都是我的读者。私下我跟大家聚会的时候,朋友们都喜欢晒自己的朋友圈里有多少人关注了K哥的公众号“技术领导力”,戏称“含K量”,以此来判断自己朋友圈的质量。上周有一位阿里P9大佬,找到我,说自己的职业发展到达了一个瓶颈...

技术领导力 220

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

从GLM系列V1到GLM-4V-9B:多模态大模型的进化之路与技术突破

你是否曾在处理图像描述任务时遭遇模型"视而不见"的尴尬?是否在跨语言对话中因语义断层而错失关键信息?作为人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域的研究者或开发者,这些痛点或许已成为你日常工作的阻碍。GLM-4V-9B的出现,正是为解决这些难题而来。本文将带你全面了解GLM系列从V1到GLM-4V-9B的技术演进历程,剖析其多模态能力的突破,并提供详尽的实战指南,助你快...

gitblog_02188的博客 697

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

ESP32-P4上运行1.8亿参数离线LLM与Agent推理的技术解析

大语言模型(LLM)通常被认为需要云端GPU集群才能运行,但随着模型量化与边缘计算的发展,在微控制器(MCU)上实现离线AI推理已成为现实。本文以ESP32-P4开发板为例,探讨如何将1.8亿参数的LLM与Agent系统完全离线部署。硬件上依靠大容量Flash和PSRAM,软件上通过INT4量化将模型压缩至约90MB,并利用权重流式读取、KV Cache优化生成效率。该方案适用于工业设备、智能家居等隐私敏感且网络不稳定的场景,展示了小型模型在受限环境下的Agent工具调用闭环能力。它打破了“大模型必须上云”

weixin_33937913的博客 427

8B算力天花板:DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B全生态工具链实战指南

你是否还在为小模型推理性能不足而困扰?是否尝试过多种工具却难以实现高效部署?本文将系统梳理五大核心工具生态,通过15+实战案例,帮助开发者充分释放DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的推理潜力。读完本文你将掌握: - 4种高效本地部署方案的性能对比 - 推理速度提升300%的量化优化技巧 - 函数调用与多模态扩展的完整实现流程 - 企业级API服务的容器化部署指南 - 低成本微调与领...

gitblog_02110的博客 1192

协议选型生死线,MCP吞吐提升3.8倍实测报告全公开,REST API开发者必须今晚读完!

解决微服务高并发瓶颈,实测MCP协议吞吐达REST API的3.8倍。本文基于真实压测数据与源码分析,对比MCP协议与传统REST API性能差异,涵盖连接复用、序列化优化等核心机制,适用于实时通信与高频调用场景。MCP 协议与传统 REST API 性能对比 源码分析过程全公开,值得收藏。

InstrWander的博客 270

Phi-3 Mini QLoRA微调实战:4GB显存跑通轻量大模型指令微调

轻量大语言模型(LLM)微调是边缘计算、本地Agent和教育实践的核心技术路径。QLoRA(低秩自适应+4-bit量化)作为一种高效参数更新范式,能在极低显存开销下实现模型能力定向增强,其原理基于对原始权重增量的低秩分解与NF4非均匀浮点量化协同优化。该技术显著降低硬件门槛,支持RTX 3060等消费级显卡完成端到端训练,具备强可复现性与工程落地价值。典型应用场景包括中文指令遵循、本地化客服问答、笔记智能摘要等隐私敏感或低延迟需求任务。本文以Phi-3 Mini为载体,深入解析QLoRA在模型选型、量化策略

cunbei2644的博客 699

Openclaw配置模型:构建AI能力路由与任务流水线

AI模型调度不是简单选择‘哪个更好’,而是基于任务类型、输入特征和输出质量进行智能路由。Openclaw作为本地化AI能力调度中枢,通过YAML配置实现协议适配、模型路由与结果封装,本质是构建可编排的AI流水线。它不运行模型,却决定Deepseek-V4处理算法推导、GLM-5.1负责中文语义理解、Qwen2.5执行术语校验——这种按需协同依赖Tokenizer兼容性、上下文窗口特性与system prompt格式等底层差异的精准配置。适用于VS Code智能补全、API文档生成、风控规则开发等工程化AI场

congtaixiao7151的博客 414

实测GLM-4v-9B多模态能力:超越GPT-4的图像描述与图表理解全解析

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署GLM-4v-9b镜像,高效实现高精度图像描述与图表理解。该多模态模型可精准提取电商截图中的价格、参数表格及OCR文本,适用于商品主图质检、合同条款识别、教育试卷解析等典型中文场景,显著提升企业文档处理效率。

weixin_32535825的博客 968

革命性多模态AI模型Phi-3.5-vision-instruct:微软最强4.2B参数视觉语言模型

你是否还在为传统视觉语言模型的高计算成本、低推理速度而苦恼?是否希望有一个既能理解复杂图像内容,又能进行深度推理的轻量级模型?微软Phi-3.5-vision-instruct的发布,彻底改变了多模态AI的游戏规则。 本文将深入解析这个仅有4.2B参数却能在多项基准测试中媲美甚至超越更大模型的革命性技术。读完本文,你将获得: - ✅ 全面理解Phi-3.5-vision的核心架构和技术创新 -...

gitblog_00294的博客 859

大模型量化实战:从INT8到INT4的精度与性能平衡

大模型量化是将浮点权重和激活映射为低比特整数(如INT8、INT4)以降低显存占用与提升推理效率的关键技术。其原理基于线性仿射变换(scale/zero-point),本质是数值分布建模而非简单舍入;技术价值体现在显存减半、延迟下降30%+、功耗降低40%,同时在多数NLP任务中仅损失1~2个百分点BLEU/ROUGE。典型应用场景覆盖边缘设备(树莓派)、消费级GPU(RTX 4090)及云服务(vLLM高并发API),尤其适用于显存受限但需保持可用精度的工程落地。本文深入剖析量化误差来源(截断、重建失真、

weixin_30298497的博客 477

LaMa数据增强策略:提升模型泛化能力的技巧

你是否在训练图像修复模型时遇到过以下问题?模型在训练集上表现优异,但在真实场景中却频繁失效;面对大面积缺失或复杂纹理时,修复结果总是出现明显伪影;不同分辨率图像输入时性能波动剧烈。LaMa(Large Mask Inpainting)作为2022年WACV提出的革命性模型,其成功的关键不仅在于创新的Fourier卷积架构,更在于精心设计的数据增强策略。本文将系统拆解LaMa的7种核心数据增强技术,...

gitblog_00652的博客 974

Phi-4-reasoning:小参数大推理的工业级科学思维模型

推理模型正从‘答对题’迈向‘会思考’,其核心在于思维链(Chain-of-Thought)的显式建模与稳定生成。传统小语言模型(SLM)受限于文本续写式训练目标,难以支撑多步逻辑推演;而Phi-4-reasoning系列通过合成数据蒸馏、强化学习优化推理鲁棒性、以及推理时动态反思机制,在14B甚至3.8B参数量下实现博士级科学推理能力。该技术路径显著降低硬件门槛——支持RTX 4060笔记本、Copilot+ PC及边缘设备本地部署,兼顾低延迟、低功耗与高步骤正确率。适用于教育智能辅导、离线工业诊断、科研方

weixin_34050519的博客 404
上一篇: 认真读完,助你3W到4W+(P8能力模型系列之一)
下一篇: 领导被离职,小兵如何明哲保身?
军哥手记
军哥手记 业界专家认证 业界专家认证
博客等级 码龄21年 661粉丝 608原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值