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一線數智 - 實戰為王!這場“AI・共創”會議 憑“強實用 + 高互動” 圈粉,嘉賓直呼“拿來就能用”

  【一線數智資訊】2026 年被業界公認為 AI 規模化爆發的關鍵一年,AI 正從實驗室走向企業生產一線。近日,一場聚焦“AI・共創”為主題的AI與數智化創新研討會(以下簡稱研討會)在北京召開。會議現場邀請到火山引擎、光環雲等企業從模型能力、算力支持、數據治理三大核心維度,拆解了 AI 落地的實戰路徑,乾貨滿滿且福利豐厚。   本文將完整覆盤分享核心內容,為企業和從業者提

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案 , 迭代

一線數智 - AI時代 客户標籤體系為什麼必須重做?

  【一線數智資訊】在過去十多年的移動互聯網年代,客户運營一直圍繞“標籤”展開:年齡、性別、消費頻次、品類偏好……,基於大數據的標籤same like方式推薦,但當企業進入 AI 原生時代,大模型、向量數據庫、智能體開始走進業務,傳統標籤體系正在快速失效。   不是傳統標籤不重要,而是客户已經變了,業務節奏變了,而標籤體系沒變就會有問題。所以就出現了

靜態屬性 , 數據 , 自動生成 , 人工智能 , 深度學習

一線數智 - AI 項目越做越亂?你缺的其實是新一代數據治理體系

【一線數智評論】最近在梳理客户標籤時發現,基於過去的大數據的客户標籤算法和管理方式,在今天有AI加持下,多模態的數據管理,存在缺失,AI時代,數據治理必須重做一遍   過去十幾年,企業對“數據治理”的理解大多停留在:建數據倉庫、做數據質量、統一指標口徑、管權限、查血緣。   這當然重要,但在 AI 浪潮面前,這套思維已經不夠用了。   因為今天企業面臨的是:

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 自動生成 , 模態