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首页标签ontology

#ontology

AI 时代,怎样让今天的工作,在当下和三年后都能创造价值?

数商思语行

最近参加一个沙龙活动,一位长期做 专业研究的人谈到,自己要减少与研究方向无关的项目,把精力收回案例研究。

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AI进入经营后,企业为什么要重新审视“本体”?

数商思语行

这篇长文从一项跨公司库存调拨决策出发,解释本体可能增加什么能力、现有技术何时已经足够,以及建设、采用、运维和退出分别需要什么投入,经营回报如何核验。

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AI 时代,别把自己活成一个“随时待命”的人

数商思语行

但后面往往还有半句话:既然很快,那就顺便再做一个;既然方便,今晚回家也能处理;既然你最熟,有问题还是找你。

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模型越来越强,企业为什么还要买你的AI产品?

数商思语行

如果你卖的就是那项功能,客户没有继续付费的充分理由。企业仍值得购买的,是把免费能力变成真实业务结果的整套交付,而且这套交付要比自己组织更可靠、更划算。

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建立自己的FDE学习路线:从知识地图走向岗位实践

数商思语行

这是本系列的最后一篇。前面二十七篇,从岗位认知一路讲到作品证明,方法给了一整套。但方法本身不构成成长——把方法用进自己的工作、拿到反馈、修正再用,这个循环才构成...

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读懂一个成功案例,怎样提炼自己的工作方法

数商思语行

行业会议的茶歇上,你大概听过这样的开场:"某大行用 AI 把会议纪要效率提了十倍,我们也该上了。"回去搜到报道,标题更漂亮,数字更具体,方案图配得整整齐齐。看的...

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别拿最快的那一次当标准

数商思语行

车间里给包装工位定标准,测了三次:52 秒、47 秒、61 秒。会上有人拍了板——按 47 秒算,那是这条线跑出来的最好成绩。第二天,线上一半人拿不到当月计件工...

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一次经验怎样变成可复用能力:FDE的产品判断

数商思语行

澄川的资料核验项目交接完成之后,公司里另一个团队找上门来:仓储部门也想做类似的事——供应商到货资料的核验。他们听说采购那边"上了个 AI,效果不错",希望直接把...

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"顺手再加一个功能",FDE怎样判断范围变化

数商思语行

试用跑到第三周,澄川制造的资料核验刚立住脚,业务主管在例会后把 FDE 拉住:"系统现在核对资料这么快,顺手再加一个功能——核验通过之后,直接帮采购把单下了吧,...

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中层不会消失,失去合法性的是旧式中层

数商思语行

过去,中层负责传达目标、分解任务、检查进度、汇总信息、协调资源。如今,智能体可以自动生成计划,持续追踪状态,整理会议结论,发现异常,甚至直接推动下一项任务。看上...

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怎样写出别人能接手的说明:FDE的交接能力

数商思语行

澄川制造的资料核验项目进入收尾,FDE 按 F3 服务范围研究里的交付物登记表把七项交付一一备齐:问题与范围记录、数据说明、应用版本、评测记录、操作说明、运行手...

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业务、工程和管理者意见不同,FDE怎样促成决定

数商思语行

澄川制造的资料核验跑完了小范围运行,第 19 篇的运行说明摆在那里:完成率 93.3%,质量复核刚补齐,错误分类有了初稿。下一步要不要扩大?会议室里三个人,三种...

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用户为什么不用:FDE怎样观察和改善实际采用

数商思语行

上一篇的价值漏斗里,最刺眼的是那 8 笔"未启动"——工具就在那里,近一半任务根本没碰它。这一篇就处理这个问题:功能可用、指标不差,使用者为什么仍然绕开它。

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模型更快了,业务真的受益了吗:FDE怎样衡量价值

数商思语行

上一篇末尾留了一个前兆:完成率平稳,人工推翻率却在爬升。这一篇处理运行证据的另一个去向——把"系统变快了"换算成"业务受益了"。这一步比想象中难,也是 FDE ...

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接口超时之后,FDE为什么不能直接再试一次

数商思语行

上一篇的四道检查管的是"动作发出之前"。这一篇处理动作发出之后的硬情况:请求发出去了,响应没回来。

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会调用工具,还要懂权限、状态和执行边界

数商思语行

Agent 时代的典型场景是这样的:演示里,Agent 听懂指令、调起工具、动作执行,一气呵成,掌声响起。掌声落下之后,懂行的人会问一个问题:它刚才做的那个动作...

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AIP 架构总览:把大模型拧紧到 Ontology 的推理—行动闭环

老周聊架构

前面几篇我们把 Palantir 的几层地基铺开了:Ontology 是那层语义契约,Foundry 负责把数据算出来、把流程跑起来,Apollo 把这一切部署...

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Rubix 基础层:从云端到战车,同一套底座怎么跑

老周聊架构

聊 Palantir 的架构,前面几篇我们把 Foundry、Ontology、AIP 都过了一遍。这些东西看起来各自独立,但有个问题我一直没正面回答:它们到底...

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互操作性:Palantir 如何与外部世界双向打通

老周聊架构

很多企业上 Palantir,真正卡住的地方从来不是"怎么建 Ontology",而是"怎么让它和已有的那一堆系统说话"。一个正常的央企或者大型制造企业,背后是...

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本体驱动ERP|站在Palantir肩膀上:我的OWL/SWRL实现 vs Ontology,区别与启示

本体与AI

前几篇文章发出去后,有好几个朋友私信问了同一个问题——你做这套东西,跟Palantir是什么关系?抄人家的?

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