大模型时代的工业质检方法论

文章全面探讨了 AI 2.0 时代的能力工程化，包括模型开发、应用、治理等方面，并提出了具体的实施策略和工具选择。同时，文章还强调了 AI 能力工程化对企业的重要性，并对未来的发展方向提出了预测。

AI 应用的现状与挑战：

• AI 应用普及，成本降低使得更多应用成为可能。
• AI 2.0 时代以基础模型为核心，降低了模型开发的成本。

• 数据标注与自监督学习的对比，强调了基础模型的重要性。

AI 2.0 的多方面应用：

• AI 在市场营销、销售、客户服务等领域发挥重要作用。
• AI 辅助软件开发、数据工程等项目。

• AI 增强个人能力和企业能力，提升效率和产出。

AI 平台工程与 MLOps：

• 讨论了 AI 平台工程的重要性和构建方式。

• MLOps 和 LLMOps 的概念及其应用，提高模型的可扩展性和可维护性。

AI 模型治理的挑战：

• 分析了 AI 模型治理面临的共性难题，包括管理、部署、监控和协作问题。

• 提出了 AI 模型开发、协作和交付的挑战。

Hugging Face 的经验借鉴：

• 介绍了 Hugging Face 在 AI 模型治理平台和应用社区方面的经验。

• 探讨了如何在开放的大模型栈中发挥作用。

面向未来的 AI 能力工程化：

• 提出了 AI 能力工程化发展路径，包括初始阶段、定义阶段、管理阶段和优化阶段。

• 讨论了构建全流程的 AI 研发运营体系的必要性。

企业级平台蓝图：

• 描绘了面向 AI 2.0 的企业级平台蓝图，包括 AI 基础设施和服务平台。

• 讨论了企业级的运营治理机制。

总的来说，AI 2.0 时代为企业带来了新的机遇，同时也提出了新的挑战。文章提供的策略和建议有助于企业在 AI 2.0 时代中取得成功。

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