随着数字经济成为国家核心战略,数据驱动决策已成为企业运营的标配。据艾瑞咨询《2025年中国数据智能产业研究报告》显示,数据分析人才缺口持续扩大,预计到2026年,仅数据分析师岗位的缺口将超过200万。在此背景下,面向就业的Python数据分析培训市场持续火热,尤其在北方地区,寻求“小班教学、高质就业”的学员对培训机构的专业性与可靠性提出了更高要求。本文将从行业数据、机构实力、教学模式、就业成果等多 ...
大数据时代,不仅需要顶尖的算法科学家,更需要大量能将技术落地的一线工程师,掌握实战技能并持有CDA(数据分析师)证书的高职大数据毕业生,在数据工程与分析的复合岗位上往往更受企业青睐。那么,对于2026年即将走出校门的高职大数据工程技术专业 ...
英伟达正在自主智能体基础设施竞争中发力,标志着这家芯片巨头在人工智能(AI)竞赛中从硬件供应商向模型层深度延伸的战略转变。 美东时间11日周三,英伟达宣布推出新一代开源大语言模型Nemotron 3 Super,专为企业级多智能体系统设计,凭借全新的混合专家(MoE)架构,将推理吞吐量提升至上一代模型的五倍以上。该模型的总参数量达1200亿,推理时仅激活120亿参数,原生支持100万token上下 ...
所以,从半导体产业视角看,这轮 AI 的机会,不只是“能不能做出最强训练卡”,而是:当 Agentic AI 开始形成大规模新增需求时,中国厂商能不能先把推理和系统级供给做起来;同时,能不能利用 AI 反向提升自身芯片设计和交付效率。
在大型语言模型(LLM)与企业级软件系统的集成进程中,上下文提供的摩擦力一直是限制人工智能应用深度的核心瓶颈。传统的架构范式高度依赖于静态的检索增强生成(RAG)管道或高度定制化、紧密耦合的应用程序接口(API)集成。这些传统方法不仅维护成本高昂,且难以适应底层数据模式的动态演进。模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的出现从根本上改变了这一现状,它为人工智能系统 ...
伴随模型能力持续跃迁,简单调用 LLM API、套一层提示词就能做产品的时代,已经走到尽头。 AI 应用正在从“单次生成”,迈向“持续执行”。下一代软件系统,不再只是把大模型接进工作流,而是围绕一层全新的 agent orchestration 架构展开:它负责让智能体自主规划、调用工具、编写代码、管理文件、压缩上下文、调度子智能体,并在长时程任务中保持连贯行动。 这也意味着:简单封装 AI 的时 ...
快速导读:一位给20多家创业公司构建AI Agent的开发者总结:多数人失败,因他们总想跳过工程,直奔模型。但现实是,构建可靠的AI Agent,90%是处理API、JSON、数据库和日志等“无聊”的系统工程,模型只是顶层的决策组件。
Tesla Shanghai is seeking a Fixed Asset Data Analyst to design automation, data pipelines, and analytics that improve the accuracy, speed, and scalability of fixed asset and lease accounting operation ...
众智FlagOS 是一款完全开源的 AI 系统软件栈,支持多款异构 AI 芯片,可让 AI 模型与智能体轻松实现快速部署。本次 FlagOS 联合腾讯云 HAI(面向AI和科学计算的容器镜像中心),将 Qwen3-4B-hygon-flagos 模型镜像正式上线腾讯云 HAI 社区,开发者可直接拉取使用。基于该镜像,可快速在加速卡上运行FlagOS + ...
商业新知 on MSN
Areal:AI 产品经理的"超能力充值站"——从"画饼大师"到"世界改造者 ...
一、开篇:当产品经理遇上 Agent 预训练,这不是科幻片各位 AI 产品经理同仁,让我们先做个灵魂拷问:你是否曾在深夜对着 Figma 画原型时,突然产生一种"我明明想造火箭,为什么却在画自行车"的荒诞感?传统 AI 产品开发的流程大概是:产品经理写 PRD → 工程师说"做不了" → 产品经理改需求 → 工程师说"还是做不了" → 产品经理开始怀疑人生 ...
小黑盒生活 on MSN
如何让AI为我们干活:从AI Agent到MCP
【本文由小黑盒作者@SaltFish于03月02日发布,转载请标明出处!】 全文约3500字,阅读需要约10分钟 一个让人困惑的问题 你有没有想过:为什么ChatGPT能和你聊得天南海北,却不能帮你订一张机票? 你问它"帮我订一张去上海的机票",它只能回答:“你可以去携程或飞猪预订,记得比较价格……” 它知道怎么订机票,但做不到。 问题出在哪?
一些您可能无法访问的结果已被隐去。
显示无法访问的结果