脉向AI｜先一步看见未来
聊一个让我印象深刻的观点——昆仑万维昌敬在【脉向AI】里说，“未来评估模型好坏，不看参数量，看它解决了多少实际问题”。我挺认同的。过去一年行业都在卷参数、跑分，但真正落地时发现，客户根本不关心你模型多大，只关心能不能降本增效。我们做企业服务深有体会，一个70亿参数的模型把客服投诉率降了30%，比千亿模型但落不了地有用得多。所以我想追问昌敬：当评估标准从“技术先进”转向“问题导向”，AI公司的组织架构和人才模型是不是也得跟着变？原来堆算法博士的打法，是否要大量补充懂行业痛点、能做需求翻译的复合型人才？这也让我理解脉脉为什么做这件事。职场人需要听到的不是PR稿，而是一线从业者在踩坑后的真思考。这种高质量对话，让脉脉从“职场八卦集散地”变成了行业认知的策源地，内容生态的护城河也会更深。
发布于 江苏
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