导读: 传统的AI开发模式下,一个场景对应一个模型,数据质量差、样本少,模型精度差,并且应用场景相对单一。不同行业、不同场景对AI的需求既复杂且碎片化,每个痛点都需要进行定制化地开发和改造;另一方面,AI算法从理论上能够极大提升产品及服务的价值量,但由于开发过程中存在大量的碎片化因素,不同的应用场景往往需要独立的架构设计与调参,效率相对较低。“小作坊式”的AI开发模式在一定程度上限制了生产力。
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