AI 平台对象存储:模型、数据集和结果不能混用一个桶

AI 平台对象存储要按模型、数据集、推理结果、日志和用户上传等资产类型划清边界。生命周期、权限、版本和元数据都要独立设计。对象存储可以很便宜,也可以因为治理混乱变得很贵。不要把它当一个无限大的公共文件...
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AI 产品设计实战:从需求拆解到智能交互的工程化落地

AI 产品设计的核心不是将大模型能力简单包装,而是通过意图理解、决策路由、可控生成三层架构,将概率性的模型输出转化为确定性的用户体验。意图分类器在规则匹配与模型推理之间取平衡,决策路由在效果与成本之间...
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AI辅助Sprint Planning数据驱动实战:从拍脑袋到可预测交付

核心是偏差率而非绝对值:不是让AI替代估算,而是用历史数据揭示估算偏差的规律特征工程是地基:描述长度、评论数、文件变更量、组件历史偏差率是最有效的预测特征负载均衡自动化:基于开发者专长和历史延期风险的...
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