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当AI开始‘一本正经地胡说’:如何用数据工程给大模型划边界?

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大模型落地医疗、法律等零容忍行业,最致命的是“不懂装懂”的伪专业幻觉。作为一线AI训练师,我发现堆算力根本消不掉幻觉。本文直接从工位视角出发,拆解大模型高频翻车的三种形态,并亮出死磕数万条SFT数据总结出的管控闭环,顺带复盘RAG与Agent的真实硬伤。垂直AI的底层壁垒从来不是堆知识量,而是弯腰死磕Badcase熬出来的精准“边界感”。
融资2000万、OpenAI亲自下场合作,AI营销赛道值得关注的一匹黑马出现了

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2000万美元融资的Minerva正在颠覆营销数据的使用方式。这款AI营销平台通过Agentic Data Engineer和Agentic Data Scientist两大核心系统,让营销人员只需用自然语言下达指令,就能在24小时内完成从数据清洗到预测建模的全流程。本文深度解析这个将金融数据处理方法论迁移到营销领域的产品如何解决行业核心痛点。
AI,个人随笔
从 AI 炒股“翻车”看金融 AI 设计:产品逻辑与数据训练的破局之道

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AI在金融领域的盲目应用正引发真实损失:大模型给出的虚假业绩预测让投资者一周亏损5万元。这场教训揭示了金融AI必须跨越的技术与伦理双重鸿沟。本文将深入拆解产品经理如何构建防御性交互体系,以及AI训练师如何通过数据工程压缩幻觉空间,让AI真正成为金融决策的安全辅助而非风险源头。
AI,个人随笔
总结:多模态,正在把 AI 从“会说话”,推向“能理解世界”

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多模态AI正在重塑我们对智能的认知边界——它不再是简单的‘能看图的ChatGPT’,而是让AI首次触及世界本貌的技术革命。本文深度解析多模态如何补足AI的感知缺陷,揭示数据工程比模型更关键的行业真相,并犀利指出产品经理必须掌握的三大决策维度:感知拆解、误差控制与系统一致性。