避免盲目跟风的关键在于“定制化”。每个企业的业务场景和数据特点都不同,照搬别人的经验肯定行不通。最好的方式是从自身需求出发,训练或者微调一个适合自己的模型。当然,这个过程需要投入大量的人力物力,但从长远来看,是值得的。
个人认为,除了选型和部署,更关键的是企业内部对AI的认知和接受程度。如果团队没有AI思维,再好的模型也发挥不了作用。此外,模型的持续优化和迭代也至关重要,需要建立一套完善的反馈机制,让模型能够不断适应业务需求的变化。
作为技术负责人,我更关心 DeepSeek 的技术细节和最佳实践。比如,如何进行模型压缩和加速?如何解决模型部署中的兼容性问题?如何监控模型的性能和健康状况?这些都是实际工作中会遇到的问题。
我觉得首先要搞清楚一个问题:你的业务痛点是什么?DeepSeek 或者其他大模型能不能解决?别为了用AI而用AI。其次,要做小规模的 POC(概念验证),看看效果如何,投入产出比是不是划算。最后,要建立一套完善的评估体系,持续跟踪AI的效果,及时调整策略。
我觉得除了技术和场景,数据安全和合规性绝对是重中之重。尤其是在金融、医疗这些敏感数据扎堆的行业,怎么确保数据不泄露、符合监管要求,直接决定了能不能用,敢不敢用。另外,成本也是一个很大的考量,训练和推理的成本都得算进去。
提供一个更“接地气”的思路:先从简单的AI应用入手,比如智能客服、内容推荐等,积累经验,培养团队。等有了足够的积累,再考虑更复杂的AI项目。这样可以降低风险,避免一次性投入过多资源。
我最想了解的是 DeepSeek 在特定行业的成功案例和失败案例。成功案例可以借鉴,失败案例可以避免踩坑。另外,我还想了解 DeepSeek 的部署成本、性能指标、安全性等具体数据,以及与其他大模型的对比分析。
从业务角度出发,我更关注 DeepSeek 如何提升业务效率、降低运营成本、创造新的商业价值。最好能有具体的案例分析,量化AI带来的收益。另外,我还想了解 DeepSeek 的未来发展趋势,以及它可能对行业带来的影响。
谢邀,人在魔都,刚下飞机。楼上说的都很有道理,我补充一点:人才!不是IT人才,是既懂行业Know-How,又懂AI应用的人才。这种复合型人才太稀缺了,直接影响了AI在垂直行业的落地速度。另外,我觉得大模型的可解释性也很重要,尤其是在需要人工干预的场景下,模型给出的结果如果无法解释,很难让人信任。