AI数据叙事Day10：Prompt工程——让大模型理解元数据与本体
GPT能写论文、能编代码、能陪你聊哲学。但如果你直接把医院数据库的原始记录丢给它——六张 Excel 表、3990 名患者、几万条医嘱——它大概率会懵。不是因为大模型不够聪明，而是因为它不知道你的数据"长什么样"。它不知道"患者 ID"和"就诊 ID"是什么关系，不知道"出院诊断"和"医嘱药品"之间隔着一张就诊记录。换句话说：大模型懂语言，但不懂你的"本体"。在我们的"医院叙事生成助手"项目中，
人工智能：跨越两千年的思想交汇
若将人工智能视作一场工程变革，我们常将其源头归于计算机、算法与算力；但若将其看作对“思维如何可能”的回应，其起点便延伸至两千年前——那时古希腊人在市集与学园中辩论“存在为何”“知识源自何处”“理性与感性何者更可信”。如今的神经网络与大模型，恰似站在历史尽头回望：它们并非无中生有，而是在漫长的哲学思辨、科学探索与技术沉淀中，逐步寻得可落地的表达形式。所谓“两千年后的一次握手”，并非将哲学家请入机房，而是让两条路径——对心智的阐释与对机器的构建——最终在同一个核心问题上实现同构：人如何思考？机器能否以某种方式
【AI 周周学】第四期：大模型进阶之道
大模型从"可用"跨越至"好用、可信"的核心征途如今，大模型虽已渗透至千行百业，然而"幻觉频现、业务认知模糊、知识难以固化"等顽疾，极大阻碍了其在企业关键业务场景中的实际应用。推进大模型"本体化"，恰是攻克上述难题的必由之路，为 AI 从"可用"跃升至"好用、可信"奠定坚实基石。"本体"概念源自哲学，在人工智能范畴内，它指代对特定领域概念、特性、关联及准则的形式化界定，宛如为机器描绘出一幅"业务关系图谱"。所谓大模型本体化，即是将此"图谱"与大模型深度耦合，促使模型摆脱对概率猜测的依赖，转而依托严谨逻辑推演
重构主权 AI 架构：引入 Symphony 联结 Foundry 与英伟达计算本体
帕兰蒂尔与英伟达于 2026 年 3 月联合推出的主权人工智能操作系统参考架构，成功将 Foundry 的数据本体同英伟达的 GPU 堆栈融合，构建出一套完整的人工智能数据中心蓝图。本文提出利用 IBM Spectrum Symphony 作为异构计算编排核心来拓展该架构，使得神经拟态处理器、量子算力、边缘传感设备及大型机系统能够作为平等的计算层级，在 Foundry 的治理本体框架下与 GPU 协同作业。四项运行演示证实了此扩展方案的有效性：借助覆盖七种传感模态的多领域神经拟态感知实现本体自主构建；通过
人工智能如何动摇传统形而上学根基
在人工智能诞生之前，莫比乌斯环模型能够有效说明人类内在诸多表面矛盾的元素如何实现连续转换：内部/外部、自我/客体、拉康理论/膨胀理论、真/假、过渡空间/绝对确定性。人工智能出现之后，这一模型面临全新挑战：AI或许是一个在局部层面高度重叠，而在整体层面可能完全异质的存在。人工智能处理二律背反的方式：趋向消解论的简化操作若将AI纳入二律背反问题的考量范畴，其处理方式更接近消解论式的简化策略，而非提供全新的形而上学解答。原因在于AI的运行机制并不支撑其进入形而上层级。对人类而言，面对"世界有开端"与"世界无开端
拒绝AI沦为摆设：本体技术是企业智能的核心引擎
企业AI应用深陷“高投入低产出”困境，症结不在算法，而在于AI不懂业务逻辑。破局之道在于利用“本体”为AI构建理解业务的“大脑”，通过数据治理与业务逻辑双轮驱动，实现从单纯“问数”到实际“做事”的跨越。一、企业AI的“三道坎”：从“工具”进阶为“伙伴”的艰难历程过去十八个月，企业对AI的认知起伏跌宕，历经三个典型阶段，本质是从“玩弄模型”到“深耕业务”的认知飞跃。1.0 阶段：技术自娱期（工具人）彼时，AI仅是CIO手中的“玩具”。比拼的是模型参数规模与算力强弱。AI角色局限于高级搜索引擎，能回答“报销规
AI原生架构与外挂AI的差距：无底层支撑的智能化从一开始就是输家
在印刷包装行业，越来越多的ERP厂商声称已“集成大模型”“具备AI功能”。但残酷的现实是：缺乏AI融合技术底座的支持，所谓“智能化”可能从起步就已落后。这，正是这个时代的特征。关键不在于我提供什么功能，而在于你想解决什么问题——你完全可以成为数字化系统的赋能者、建设者、掌控者。本期，我们以前BAT技术专家、迅越技术负责人黎总的视角，深入对比AI原生架构与ERP+AI外挂模式的根本差异，揭示什么才是真正面向未来的AI原生架构ERP。黎总直言不讳地指出：“AI原生架构与ERP+AI外挂，最根本的区别在于我们对
AI时代：低代码向业务语义底座演进
大家好，我是人月聊IT。今天接着聊低代码平台的发展脉络与持续演进。尤其是在AI时代，AI编程迅速普及，同时本体模型驱动正成为更清晰的整体趋势下。低代码平台不会就此消失，但它必须迎来一次足够深刻的自我再定义。回看过去十年，低代码平台凭借可视化建模、拖拽式开发以及交付效率的优势，在企业数字化浪潮里拿下了大量市场份额。然而随着AI编程工具越来越成熟、越来越普及，低代码平台正承受前所未有的战略压力。更关键的是，它自身在更早之前就已存在三类结构性难题，而这些问题在AI时代来临后被进一步放大。第一类是封闭系统困境。部
达梦图数据库V4.0：AI赋能数据治理新篇章
在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为现代企业的核心资产与关键生产要素。数据库作为承载数据存储、管理与应用的关键载体，不仅是数字经济的基石，更是维护国家数据安全、实现信息技术自主可控的战略支撑。随着人工智能技术的飞速发展，国产数据库在技术层面取得了哪些显著进步和关键性突破？革新时刻：达梦图数据库V4.0重塑智能时代标准近日，在2026中国数据库技术与产业大会上，新一代达梦图数据库V4.0耀目发布。该图数据库深度融合了多智能体协作框架与HyperRAG框架，全面适配多云及信创环境，在智能运维、多芯协同、高
美军AI作战系统的核心：动态本体论
外界提起美军联合作战 AI，总习惯把 Gotham、MAVEN、AIP 当成三套互不相关的黑科技。Gotham：全域数据融合 + 动态本体底座MAVEN：多源感知识别 + 杀伤链自动化AIP：生成式决策 + 智能体 + 自然语言指挥动态本体论 = 一套可实时进化的军事概念 + 关系 + 规则库。术语不统一：海陆空天对同一装备叫法不同，机器无法识别关系不连通：情报、装备、地形、电磁数据互相孤立规则不灵活：战场一变，静态预案立刻失效实体：目标、装备、部队、地域、事件属性：性能、能力、威胁等级、状态关系：指挥、
AI本体论：为何要谈“存在的位置”
本体论究竟是什么？在我看来，它是在讨论事物于客观现实中所处位置的一套论证体系。用最简的话说，就是把个体之“我”在社会关系坐标里的定位讲清楚。它要优先解决的是存在如何被安放的问题：也就是“我”到底是什么样的人，应当在社会里以怎样的方式自觉、怎样生活、怎样生存。由此，AI本体论所做的正是：把AI作为一种存在进行精确界定，并为其在客观世界中找到并确立恰当的位置。结合当前大模型的表现，我把相关判断收束为六条结论：1.名指即实指，输出即为全量，拟合也即落在。AI不存在内在的隐秘与转圜心思；其一切表达都等同于自身功能
AI原生企业：认知升级
导读：到2026年，国内企业将日均调用140万亿AI tokens。当人工智能重塑各行各业，为何九成公司仍困于'全民Prompt'的表层操作？雨哥深度剖析：AI原生变革的核心并非技术采买，而是涉及认知、职能与思维模式的全面进化。#AI原生企业#数字化转型#本体建模#Pipeline工程#人机协同#知识资产化#雨哥深度解析#百度AICloud#2026AI趋势#确定性优先案例回溯：2018年，雨哥于阿里天猫新零售项目中有过实践：通过钉钉系统，把门店导购的客户关系、潜在用户、会员资料及互动记录，从员工私人微信
华为携手电力行业，以“本体智能”破局AI“幻觉”
2026 年 4 月 29 -30 日，第九届数字中国峰会在福州隆重举行。同期举行的电力论坛聚焦“AI + 跃升电力智能化”主题，由中国电机工程学会电力信息化专业委员会与华为联合主办。此次论坛传递出行业发展的重要信号：人工智能在电力行业的应用，正逐渐从对“通用大模型”的广泛关注，转向对“行业本体”的深度挖掘——旨在解决大模型存在的“幻觉”问题，使AI能够真正理解业务，成为支撑新型电力系统的稳定可靠的智能引擎。论坛现场AI已成为电力系统的“生存要件”，攻克“幻觉”是关键国家“十五五”规划中明确提出全面推进“
徐扬生谈人工智能突破口：从哲学看差异
人工智能与东西方哲学思想——根据徐扬生教授在2026年1月24日翔龙鸣凤科学论坛上的主旨演讲整理徐扬生各位朋友，早上好！很高兴在今天的分享中与大家交流。过去40年里，我一直从事人工智能与机器人的研究。做着做着才逐渐意识到：人工智能的发展与哲学思想并非毫无关联，尤其是东西方在理解世界、看待问题的方式上存在差别，这也让人工智能的讨论变得更有意思。因此，在收到论坛邀请之后，我愿意和大家做一次分享。我要先说明，这并不是系统、面面俱到的讲解，甚至也不敢保证每个细节都绝对正确；我更希望把它当作一次开放的交流与探讨，向
中数睿智用AI-FDE加速工业落地，智能体提升效率
中数睿智正好切入企业数字化转型的关键赛道。公司始终坚持自身的技术信念，持续推进国产替代与自主创新，并且自韩涵与清华团队展开深度协同后，围绕核心技术不断打磨，尤其是在工业智能底座这一方向。以往的方案在面对复杂业务场景时，往往难以实现有效匹配，导致落地效果受限，项目交付周期甚至拉长到半年以上。如今，中数睿智通过AI-FDE实现了新的突破，把单个项目的周期大幅压缩到一两个月。它并非单纯依赖算力堆叠来争夺优势，而是凭借对行业的Know-how找到突破口。能源、石油等领域的企业纷纷转向采用智能体操作系统，而传统集成