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RSS订阅原创 从“计算饥饿”到“算力过载”的时代转折
AI落地的关键挑战是算法模型的复杂度带来惊人的计算需求，而算力成为制约AI发展的核心瓶颈。主要体现在五大方面：硬件成本高昂（千万元级AI集群）、功耗巨大（单块H100显卡700W）、散热难题、内存带宽限制和算法效率缺陷。实际落地中需警惕需求评估失误、数据质量差、技术债累积和弹性扩展不足等陷阱。在算力约束下，合理规划才能实现算法向生产力的高效转化。
2025-12-09 17:43:30
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原创 数据在机器学习项目中的重要性：从无米之炊到少样本学习
数据是机器学习项目的核心，如同无米之炊。缺乏数据会导致过拟合和欠拟合，影响模型性能。少样本学习方法（如迁移学习、数据增强和正则化）可有效应对数据稀缺问题，但仍有局限性，如依赖样本质量和任务复杂性。这些方法适用于标注成本高的领域，但在全新模式识别或高精度场景中效果有限。合理运用数据策略对项目成功至关重要。
2025-12-09 14:37:33
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原创 脱离场景谈AI效果，是“精致的无用功”
摘要：AI技术落地需紧密结合具体应用场景，脱离场景的技术优化往往沦为精致的无用功。文章指出，从指标制定（如准确率、召回率的选择）、数据采集（场景适配的数据维度）到算法选型（轻量化或可解释性需求），每个环节都需围绕场景特性展开。典型案例表明，未考虑田间实际条件的农业AI准确率虚高但召回率低下，而场景驱动的信用卡欺诈系统则显著降低损失。场景是AI价值实现的关键土壤，唯有深度结合业务需求，技术才能真正创造价值。
2025-12-08 16:32:18
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空空如也
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