真正的AI突破不會來自將模型規模推向極限——而是來自解決信任問題。現在,企業採用的瓶頸在於數據的可靠性,而非計算能力。公司需要的是可以實際驗證和審計的AI,而不僅僅是輸出答案的黑箱。建立值得信賴的數據基礎設施是下一波浪潮的關鍵。這也是為什麼合規、可追溯的數據系統比純粹的擴展性更為重要。我們看到團隊專注於可驗證的數據管道、透明的來源追溯和可審計的AI工作流程。這一轉變將決定企業大規模採用AI的方式——重視質量和完整性,而非炒作。

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进场姿势研究员vip
· 2025-12-25 18:43
真的,大模型卷參數數量沒什麼意義,企業根本不買單這套。可信度才是卡脖子的地方
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SerumSquirtervip
· 2025-12-24 11:49
ngl這才是講真話,一堆人還在卷參數規模,殊不知企業早就甩臉了
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ForkTroopervip
· 2025-12-24 11:49
ngl 信任這塊確實是被嚴重低估了,大廠花那麼多錢堆參數還不如搞定數據溯源來得實際
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SatoshiSherpavip
· 2025-12-24 11:49
ngl 這才是真話,大家還在卷參數量,企業其實就是缺個能信任的系統
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不明所以鲸vip
· 2025-12-24 11:37
說得沒毛病,黑盒子那套早該破除了
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The Memefathervip
· 2025-12-24 11:23
說得沒錯,大模型燒錢軍備競賽真的該停停了,信任才是王道啊。 --- 企業根本不在乎你模型有多大,就怕數據一坨屎。 --- 哈,可信度這塊終於有人說出來了,黑盒子AI就是詐騙。 --- 沒人想要個審計不了的東西,講真。 --- data integrity > gpu燒錢,這才叫看懂了。 --- 現在還在吹參數量的,早該反思了,整個歪了。
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