企业 AI 落地的瓶颈,是未被数字化的「隐性经验」

当前企业AI项目难以规模化落地的核心障碍,不是算力或模型能力不足,而是企业中大量依赖个人经验的“隐性知识”尚未被系统性地数字化和结构化,导致AI无法有效学习和复现关键业务决策逻辑。

当前企业AI项目难以规模化落地的核心障碍,不是算力或模型能力不足,而是企业中大量依赖个人经验的“隐性知识”尚未被系统性地数字化和结构化,导致AI无法有效学习和复现关键业务决策逻辑。

美国政府正要求 OpenAI 采取分阶段发布策略,以避免大型 AI 模型一次性上线带来的潜在风险。此举旨在加强 AI 安全监管,可能会影响新模型的推出节奏和公众可用性。

全球头部 AI 公司如 Kimi、智谱和 MiniMax 的跨境支付与财务管理,背后依赖的是金融基建公司 Airwallex 空中云汇,近期该公司的估值在 AI 需求推动下从80亿跃升至110亿美元。

中国信通院牵头,联合华为云、百度智能云、三大运营商等 22 家单位,正式启动“词元(Token)服务工作组”的筹备工作,目标是解决当前大模型服务中 Token 计量、服务质量、安全可信等缺乏行业标准的问题,推动 Token 服务的标准化和产业化。

领益智造正式在港交所挂牌上市,成为A+H两地上市公司,创始人曾芳勤用近20年时间将一家80人的小厂打造成市值近880亿港元的AI终端精密制造平台,并成功从苹果供应链切入英伟达AI算力供应链。

用户在使用Ollama 0.30.0及更高版本时,在NVIDIA Tesla V100(sm_70)、RTX 3050、Quadro RTX 6000(sm_75)、RTX A2000(sm_86)等显卡上加载模型时触发此错误。问题发生在Ollama从GGML架构切换到llama.cpp架构后,预编

DeepSeek 宣布计划将全部部门规模至少翻倍,并与约 500 亿元(约 74 亿美元)首轮融资传闻同步推进。这标志着这家以低成本推理模型著称的 AI 初创公司,正从单点技术突破转向系统性组织建设,AI 竞赛的核心已从模型发布扩展至规模化运营能力。

用户通过 Ollama 调用 GLM-5.2 Cloud 模型,进行网络安全、AI 项目相关的复杂推理任务。模型在过去一天内发生了明显的行为退化:从能够“预判用户下一步操作”变为只能给出“what would you like to do”这类泛化回复,且对于任何涉及网络安全的问题,模型都会以询问“

微软在最新版 Excel 中为 Copilot 新增 Skills 功能,允许企业将重复性财务流程封装为可复用的指令集。员工不再需要每月编写复杂提示词,即可一键调用标准化的 AI 分析流程,这对财务自动化与 Office 生态的 AI 落地具有重要意义。

“具身数采员”这一新兴远程兼职岗位正在招聘网站上出现,其本质是让人佩戴设备在家重复录制动作视频,用于训练机器人。10天高强度工作后,兼职者实际时薪不到20元,远低于招聘宣传的200元/天,暴露了AI数据采集产业链中的劳动剥削与信息不对等。