AI智能体落地指南：六维评估法筛选高价值场景
前文我们提到一个观点：企业级智能体并非简单的对话程序。它的核心价值不在于能否与人闲聊，也不在于界面多么炫酷，而在于能否融入企业实际运营流程，在任务执行中发挥作用，帮助员工更高效、更稳妥地完成工作。但这里有个关键问题。既然智能体要嵌入业务流程，企业究竟应该从何处切入？这是许多企业在部署智能体时最容易忽视的环节。很多企业起步时就会问：采用哪个大模型？ 接入哪个智能体平台？ 是否需要构建企业知识库？ 是否要对接ERP、CRM、OA、工单系统？ 是否先行搭建统一入口？这些问题确实关键。但我认为，它们并非首要考量因
告别“虚胖”拥抱“精瘦”：美国反蒸馏联盟的焦虑
告别“虚胖”拥抱“精瘦”：美国反蒸馏联盟的焦虑AI大模型虽发展迅猛，却遭遇了瓶颈。即便投入巨资堆砌万亿参数，也未能带来质的飞跃。你是否也有同感：向它提问一个简单问题，它却绕了半天弯路，罗列一堆背景，最后给出的答案还平平无奇。正因如此，“精馏小模型”（亦称精瘦模型）和“知识密度”的概念应运而生。知识密度 = 有用信息 / 参数规模与算力消耗依据这一公式，如今许多大模型实则是个“虚胖子”，吸纳了海量无关信息。这好比你去买颗菜，它却先给你科普了一整段农业发展史。大模型固然强大，但在诸多场景中，我们未必需要如此“