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agent时代的底盘是专有数据 这周终于把 AI agent 接进企业微信了,跑通了第一轮。说实话,跑通只是个开始,真正的感受是:Agent 时代的地基,不是模型,是专有数据。” “今天咱们就聊聊这个感受。” “现在市面上有很多通用版 agent,你问什么它答什么。但这里有个问题:有多少问题,就有多少答案,没有差异化。” “你用过就知道,好的 AI 大模型,和差的 AI 大模型,差距不是一点半点——是 10 倍、100 倍的差距。” “所以‘免费才是最贵的’。你用个免费模型,看似省了钱,但回答的质量、深度、准确性,根本撑不起你的业务决策。最后浪费的是你的时间和机会。” “我本身做在线近红外,跟大数据,建模打交道,这么多年,太有体会了。” “早年我们卖设备,客户最常问:‘你这仪器准不准?’ 我说‘准’,拿通用模型 demo 给他看。结果一到他现场,数据对不上。” “为什么?因为通用模型是用标准样本训练的,而每个工厂的原料、工艺、环境都不一样。没有你这个现场的数据,再好的模型也是‘瞎子’。” “后来我们改了:每次 demo,先在他的生产线上结合标准模型,跑两周,再把真实数据攒下来,再建专属模型。效果立刻不一样。” “这个经历,让我明白:适配于自己的Agent 的聪明,不是算法给的,是你自己的数据喂出来的。” “所以第二个观点:数据底座才是专属 agent 的前提。” “你想让 agent 帮你盯生产波动、预测质量风险、优化工艺参数……它得先‘见过’你的数据。” “这些数据从哪来?就是从你每天的生产记录、在线监测、化验报表里一点一点攒起来的。” “没有这个底座,agent 就是个‘空壳’——它能回答通用问题,但解决不了你的具体问题。” “我们日常经营公司,也正在做的,就是构建三个持续的数据流。” “第一,经营数据流——销售线索、客户反馈、合同回款,这些以前散在 Excel、微信里的,现在全进系统,让 agent 能看到整体画面。” “第二,产品反馈数据流——每台在线 NIR 的运行状态、报警记录、模型漂移情况,实时回传。 agent 能主动发现‘这台设备最近波动大了,该校准了’。” “第三,市场数据流——竞品动态、行业政策、技术趋势,抓取整理,帮我们判断下一步往哪走。” #在线近红外 #在线水分仪 #agent #原料药 #生物发酵
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