晚间 23 时许，某企业业务专员小李刚完成当日工作闭环，便收到部门负责人紧急需求：“明日上午需与客户开展业务复盘，需在 30 分钟内提供上季度 A、B 两款核心产品在华南、西南区域的销售额数据及同比增幅，用于汇报材料编制。” 接到需求后，小李迅速启动数据查询流程。在传统工作模式下，此类紧急需求需协调 IT 部门编写 SQL 语句、从数据库提取数据，再通过 Excel 进行格式规整与计算，全流程耗时通常超过 2 小时，加班已成必然。但依托当前企业部署的 AI 智能问数工具，小李仅在系统对话界面输入需求指令：“汇总上季度 A、B 产品在华南、西南区域的销售额，计算同比变化，以表格及柱状图形式呈现结果”。 指令提交后，系统响应耗时不足 3 秒，便生成结构化结果：不仅清晰展示各区域、各产品的销售额与同比增幅数据，同步输出可视化柱状对比图，还附带关键业务洞察 ——“A 产品在西南区域同比增长 23%，为当期增长最快的细分板块”。小李快速核验数据准确性后导出成果，高效完成需求交付，避免了额外加班。 然而，并非所有企业的 AI 智能问数项目均能实现此类价值。据2025年行业报告，约 65% 的企业在 AI 问数工具部署后，因数据准确性不足、业务适配性差等问题，未能达到预期效率提升目标。结合实践经验，企业若想让 AI 智能问数真正落地见效，需聚焦技术选型、基础准备、落地推广三大核心环节，规避常见风险。 一、技术选型：优先保障准确性，平衡灵活性与可靠性 当前 AI 智能问数领域存在两种主流技术路径，其应用效果差异显著，企业需结合业务需求审慎选择： 其一为 Text2SQL 技术路径，依托 AI 模型实时将自然语言转换为 SQL 查询语句，具备需求响应灵活性高的特点，可处理未预定义的查询场景。但实践中存在明显短板：模型易出现 “数据幻觉”，即生成逻辑看似合理但结果错误的 SQL 语句。例如某企业曾出现 “查询近 3 个月销售总额” 却返回 “近 3 年数据” 的情况，核心原因在于模型对时间维度的语义解析偏差。此类问题直接影响业务人员对工具的信任度，最终导致工具使用率不足 30%。 其二为 “知识库 + 自动查询” 技术路径，需先完成数据基础建设与知识库搭建：将企业分散于各业务系统（如 ERP、CRM）的数据汇聚至数据仓库，通过清洗实现数据标准化；明确数据字段的业务定义（如 “销售额是否包含运费”“区域划分标准为发货地或收货地”）；梳理高频查询需求（如 “月度销售对比”“库存周转分析”），构建标准化查询逻辑知识库。该路径下，系统优先匹配知识库响应需求，面对未覆盖的需求，自动触发查询流程，准确率超高；同时建立人工兜底机制，对查询误差进行修正并补充至知识库，实现系统能力持续迭代优化，更符合企业业务稳定性需求。 二、基础准备：筑牢数据、安全、呈现三重支撑 AI 智能问数工具的高效运行，需依托完善的基础支撑体系，核心涵盖三方面： （一）数据质量治理 数据准确性与一致性是工具应用的前提。某企业初期部署时，因财务系统与销售系统的 “客户名称” 字段格式不统一（如 “XX 科技有限公司” 与 “XX 科技”），导致数据查询出现遗漏，工具使用率不足 50%。后通过两周专项数据治理，完成字段标准化与数据校验规则搭建，工具响应准确率提升至 98%，使用率显著回升。企业需优先开展数据集成、清洗与标准化工作，确保数据 “可用、可信”。 （二）数据安全管控 企业数据涉及商业机密，需建立精细化权限管控机制。例如按角色划分数据访问范围：销售岗位仅可查询负责区域数据，财务岗位专属财务数据访问权限。某企业曾因权限设置疏漏，导致新入职员工误查全公司利润数据，引发数据安全风险，后续通过搭建 RBAC（基于角色的访问控制）模型，实现数据权限与岗位职责精准匹配，规避安全隐患。 （三）结果可视化与解读 业务人员对数据的核心需求是 “可理解、可直接应用”，需强化结果呈现能力：针对销售对比类需求，自动生成柱状图、折线图等可视化图表；针对预警类需求（如库存不足），通过颜色标注（如红色标识低库存产品）突出关键信息；同时附加简洁业务解读（如 “某产品库存仅满足 5 天销售需求，建议启动补货流程”）。此类设计可减少业务人员数据二次加工时间，将数据到决策的链路缩短 60% 以上。 三、总结 企业部署 AI 智能问数工具时，易陷入 “全覆盖、快推进” 的误区，导致资源分散、推广阻力大。建议采用 MVP（最小可行产品）模式，分阶段落地。 AI 智能问数是提升数据查询效率的核心工具，企业需避免 “一步到位” 误区：优先选 “知识库 + 自动查询” 路径，筑牢数据、安全、呈现基础，以 MVP 模式分阶段推广。工具稳定后，业务人员数据分析时间可减少 80% 以上，更聚焦业务策略制定，实现 “数据驱动决策”。

分享即关怀：AI模型如何通过协作实现更高效学习 在追求构建更智能、更强大的人工智能的过程中，研究人员不断探索训练语言模型（LMs）的新方法。其中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种极为强大的技术。这种方法让模型通过试错进行学习，类似于人类学习骑自行车的过程。通过奖励模型产生正确或期望的结果，它能够在推理和问题解决等复杂任务上逐步提升能力。 然而，传统上使用RL训练大规模语言模型是一项巨大的工程。它需要巨大的计算能力，通常依赖于庞大、昂贵且需完美同步的GPU集群。这个过程不仅成本高昂，还会造成技术瓶颈，从而拖慢研究进展。 Gensyn AI团队最近发表的一篇论文引入了一种颠覆性的新方法。题为《Sharing is Caring: Efficient LM Post-Training with Collective RL Experience Sharing》的研究提出了群体采样策略优化（Swarm sAmpling Policy Optimization, SAPO），这是一种去中心化、协作式的训练方法，使AI训练变得更高效、更易获取且更强大。 中心化方法存在的问题 传统上，扩展用于LMs的RL涉及一个协调大量模型的中心化系统。这种方法非常僵化；它要求模型及其硬件必须统一，且通信必须完美同步。这带来了延迟、成本和可靠性方面的挑战。如果有一种方法能够让运行在全球各地不同类型计算机上的不同模型，在没有这些限制的情况下共同学习呢？ 引入SAPO：学习者组成的群体 这就是SAPO的用武之地。SAPO不依赖于僵化的中心化集群，而是在一个由多样计算机组成的去中心化网络上运行，论文将其称为“群体”（swarm）。其工作原理如下： 去中心化网络：群体中的每台计算机（或称“节点”）训练自己的AI模型。这些节点可以是高端服务器，也可以是消费级笔记本电脑，并且不需要运行相同的模型。 从经验中学习：每个节点独立解决问题并生成“rollouts”——这本质上是它尝试给出的答案。 分享即关怀：这是核心创新。节点不尝试同步复杂的模型参数，而是简单地将它们的rollouts（即答案的纯文本）与群体中的其他节点共享。这是一种轻量且高效的信息交换方式。 集体改进：每个节点都可以从这个共享的经验池中采样，学习他人的成功与失败。当一个模型灵光一现，找到了解决问题的好方法时，这种见解可以迅速传播到整个网络，为所有参与者快速提升学习进程。 这种方法避免了分布式RL常见的瓶颈，同时创建了一个动态的多智能体系统，其中模型和数据的多样性增强了整个集体的探索和学习能力。 对SAPO进行测试 研究人员进行了对照实验以衡量SAPO的有效性。他们创建了一个由八个相同的小语言模型（SLMs）组成的群体，让它们处理来自ReasoningGYM数据集的任务。该数据集是一个能够生成各种推理问题的工具，涵盖逻辑、代数和抽象推理等领域。 他们通过改变“本地”rollouts（模型自身生成的经验）与“外部”rollouts（从群体中采样的经验）的比例，测试了四种不同的配置： 8 本地 / 0 外部：基线情况，每个模型独立训练，不进行任何共享。 6 本地 / 2 外部：主要依靠自身，辅以少量群体输入。 4 本地 / 4 外部：平衡的方法。 2 本地 / 6 外部：严重依赖群体。 结果非常显著。如图1所示，涉及经验共享的配置明显优于基线。最佳配置是 4 本地 / 4 外部 的设置，它实现了最高的总体奖励积累——与孤立训练的模型相比，性能提升了惊人的 94% 。 图1 每种配置下所有智能体获得的奖励。增加外部rollouts的数量提高了峰值奖励，但最高的总体奖励积累出现在 4 本地 / 4 外部 的设置中，比基线提高了94%。 然而，研究也发现，更多的分享并不总是更好。过度依赖群体（2 本地 / 6 外部）的配置表现出不稳定性，性能波动剧烈。研究人员认为，这是因为智能体可能会受到较低性能同伴的负面影响，如果集体贡献的高质量经验不足，共享池的质量就会下降。个体探索和集体学习之间的平衡至关重要。 来自大规模演示的现实洞察 为了在更真实的条件下测试SAPO，团队分析了一个开源演示的数据。在该演示中，数千名Gensyn社区成员参与，在他们各自多样的硬件上运行各种模型。这次大规模实验证实了对照测试的发现。参与群体的模型随着时间的推移，其表现持续优于单独训练的模型（图3）。 有趣的是，收益对于中等能力的模型最为明显。研究人员假设，更强大的模型可能需要更复杂的方法来过滤和选择群体中最有益的经验，才能看到类似的增益。 核心要点 SAPO代表了我们在AI训练方法上的一个重大转变。通过创建一个去中心化系统，让模型从共享经验中学习，它提供了一种可扩展、高效且健壮的替代方案，以取代昂贵的中心化方法。它使改进AI模型的能力民主化，允许一个多样化的参与者网络贡献于集体智能并从中受益。 论文总结认为，经验共享是一个核心优势，为通过协作式后训练增强AI的推理能力提供了一条实用路径。未来的工作可能会探索为群体增加更多样性——包括人类参与者——并开发更智能的策略，让节点能够选择最有益的经验来学习。 来源（公众号）：AI Signal

经过这些年的实践，我发现解决数据倾斜问题的关键，不在于掌握多少技术技巧，而在于建立正确的思维模式。 真正的高手，会把数据倾斜看作一个系统性问题。他们不会孤立地看待技术指标，而是会从业务、技术、运营三个维度综合考虑。

推理革命：强化学习如何教会人工智能真正思考 我们都对像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）的能力感到惊叹。它们可以写邮件、起草诗歌，并回答几乎所有主题的问题。但流畅的对话与深入的多步推理之间存在着差异。我们如何让AI不仅能检索信息，而且能真正地思考——解决复杂的数学问题、编写功能代码并规划一系列行动？ 一篇全面的新综述《A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models》描绘了人工智能发展中一个 groundbreaking 的转变历程。研究人员现在正在使用一种称为强化学习（RL）的技术，不仅是为了让模型更安全、更符合人类偏好，更是为了从根本上增强其推理能力。这正在将今天的LLM转变为大型推理模型（LRM），这标志着向更强大、更通用的人工智能迈出了关键的一步。 从遵循规则到解决问题 强化学习是一种训练方法，其灵感来源于我们如何从试错中学习。一个“智能体”（AI模型）通过与“环境”（一个问题或任务）交互来采取“行动”（生成文本或代码）。然后，它会根据其表现获得“奖励”。这与使AlphaGo等AI系统掌握围棋所依据的原理相同——通过进行数百万局游戏并学习哪些落子能导向胜利。 最初，RL被著名地用于在一个称为人类反馈强化学习（RLHF）的过程中，将LLM与人类价值观对齐。在这个过程中，人类评审员会对不同的AI响应进行排名，然后利用这种反馈来训练一个“奖励模型”，以引导LLM变得更有帮助、更诚实且更无害。 但一种新趋势已经出现，以里程碑式的模型如OpenAI o1和DeepSeek-R1为典范。这种新范式被称为带可验证奖励的强化学习（RLVR），它使用客观的、可自动检查的奖励来直接教授推理。AI不再依赖主观的人类反馈，而是为结果可验证的任务获得清晰的奖励信号： 对于数学问题，如果\boxed{...}中的最终答案正确，则给予奖励。 对于编码任务，如果生成的代码通过了所有单元测试，则给予奖励。 这个简单的转变是深刻的。它允许AI模型通过生成长思维链、探索不同策略、并逐步发现那些能导向正确答案的推理路径，来学习复杂的问题解决。它开辟了一条扩展AI能力的新途径，这条途径与仅仅增大模型规模是互补的。 训练师的工具包：用于推理的RL核心组件 该综述将训练LRM的整个过程分解为三个基础组成部分。可以将其视为思维机器的完整训练方案。 奖励设计：定义“做得好”：RL的核心是奖励。论文探讨了设计这些信号的几种方式： 可验证奖励：如前所述，这些是清晰的、基于规则的信号，如正确的数学答案或通过的代码测试。它们具有可扩展性和可靠性。 生成式奖励：对于更主观的任务（如评判故事的质量），可以使用另一个强大的AI作为评判员来提供批评和分数，充当“生成式奖励模型”。 密集奖励：模型不仅能在最后获得奖励，还能在其推理链的每个中间步骤获得反馈。这就像一位老师在整个问题解决过程中给予指导。 无监督奖励：在这里，模型学会根据内部信号（如其自身答案的一致性或其置信度）来自我奖励，从而消除了对外部标签的需求。 策略优化：学习算法：一旦AI获得奖励，它需要一个机制来更新其内部“策略”，以便下次做得更好。该综述详细介绍了算法从标准的PPO（近端策略优化）到无评论者方法（如GRPO（组相对策略优化））的演变，后者因其在大规模训练中的简单性和高效性而变得流行。这些算法是将奖励信号转化为改进的推理能力的数学引擎。 采样策略：智能练习：AI不仅仅是从静态的教科书中学习。它通过积极尝试解决问题来学习。采样策略是关于选择处理哪些问题。例如，动态采样策略可能会将AI的训练时间集中在既不太容易也不太困难的问题上，确保每个计算周期都用于学习一些有用的东西。 大辩论：AI训练中的基础问题 虽然进展迅速，但该领域正在努力解决几个基本且有争议的问题。该综述巧妙地概述了这些开放性问题： 锐化 vs. 发现：RL仅仅是“锐化”模型从初始训练中 already latently 具备的推理能力吗？还是它能导致“发现”真正新的问题解决策略？证据好坏参半，一些研究表明RL主要 refine 现有技能，而另一些则显示它可以推动模型能力的边界。 RL vs. SFT（泛化 vs. 记忆）：RL与标准的监督微调（SFT）相比如何？在SFT中，模型只是学习模仿正确的例子。一个引人注目的结论正从最近的研究中浮现：“SFT memorizes, RL generalizes。” RL倾向于产生在未见过的、新问题上表现更好的模型，而SFT可能导致对训练数据的过拟合。 过程 vs. 结果：我们应该奖励模型获得正确的最终答案（结果），还是奖励其正确的逐步推理过程？奖励结果更容易扩展，但这可能会鼓励AI寻找捷径或产生不忠实的思维链。奖励过程确保了忠实的推理，但监督成本要高得多。 现实世界中的RL：推理AI的应用 这些方法的最终检验是它们的现实影响。该综述强调了在广泛应用中取得的惊人进展： 编码任务：经过RL训练的模型正在超越简单的代码生成，去应对竞争性编程、领域特定代码（如SQL），甚至仓库级的软件工程挑战，如代码修复和质量改进。 智能体任务：这是AI学习使用工具的地方。借助RL，智能体可以学习浏览网页查找信息、使用计算器，或与图形用户界面（GUI）交互以完成任务，更像自主助手一样行动。 多模态任务：推理不仅限于文本。RL正被用于训练能够理解和推理图像、视频甚至3D环境的模型。这包括从回答关于视频的复杂问题到生成符合特定、细致入微指令的图像等一切。 机器人技术与医学：RL正在帮助弥合机器人的仿真与现实世界之间的差距，让视觉-语言-动作（VLA）模型能够以最少的人类数据学习操作任务。在医学领域，它正被用于增强诊断推理、解读医学图像，甚至优化治疗计划。 正如近期模型的时间线所示，该领域的创新速度惊人，新的开源和专有模型不断推动着前沿。 前路指南 该综述通过展望未来作为结尾，概述了几个令人兴奋的方向。这些包括开发能够在其整个生命周期中持续学习（持续RL）的AI、构建具有鲁棒记忆系统（基于记忆的RL）的模型，甚至使用RL来共同设计未来AI模型的架构。 这篇论文提供了一幅正处于革命中的领域的重要地图。通过利用试错学习的原则，研究人员正在构建的AI不仅仅是模仿智能，而是在积极培养智能。从大型语言模型到真正的大型推理模型的旅程正在进行中，而强化学习是推动它向前发展的引擎。 来源（公众号）：AI Signal

来源（公众号）：大数据AI智能圈 "老张，我们的用户画像模型又崩了，业务方明天要数据，怎么办？" 这已经是这个月第三次了。发消息的小李是某互联网公司的数据工程师，入行两年，技术不错，但总是被数据建模这件事搞得焦头烂额。 其实小李的遭遇并不是个例。 我在数据圈混了十多年，见过太多这样的场景：团队花了几个月时间精心设计的数据模型，上线没多久就被业务方嫌弃太复杂"不好用"；技术团队加班加点优化模型性能，结果业务需求一变，前面的工作全白费。 问题到底出在哪里？为什么大部分团队在数据建模上都在做无用功？ 第一个真相：你以为的需求分析，其实是在自欺欺人 大部分数据团队接需求的方式都有问题。 有这么一个典型的场景：业务方找到数据团队说，"我们需要一个用户行为分析的数据模型，要能看到用户的点击、浏览、购买行为。" 数据团队听了，觉得很清楚啊，于是开始设计用户行为事实表，把点击、浏览、购买这些事件都记录下来，还贴心地加了时间戳、设备信息、地理位置等维度。 结果模型上线后，业务方一脸懵逼："这个转化率怎么算的？为什么我看到的数据和运营后台不一样？" 问题就出在这里——你以为你理解了需求，其实你只是听到了表面的描述。 真正的需求分析不是记录业务方说了什么，而是要挖掘他们为什么要这个数据。 同样是"用户行为分析"，如果是为了优化产品功能，那重点应该是用户的操作路径和停留时长；如果是为了精准营销，那重点应该是用户的兴趣标签和消费偏好。 我有个朋友在某电商公司做数据架构师，他们团队有个不成文的规定：接到任何需求，都要先问三个问题： "这个数据最终是给谁看的？" "他们拿到数据后要做什么决策？" "如果没有这个数据，他们现在是怎么做决策的？" 这三个问题看起来简单，但能帮你快速定位真正的业务痛点。很多时候，业务方自己都不清楚要什么，他们只是觉得"应该有个数据看看"。 更要命的是，很多数据团队为了显示专业性，喜欢把简单的需求复杂化。业务方要个"日活用户数"，你给他设计了一套包含十几个维度的用户活跃度分析模型。 业务方看着密密麻麻的表结构，心里只有一个想法："我就想知道今天有多少人用了我们的产品，为什么这么复杂？" 第二个真相：技术驱动的建模思路，注定要踩坑 很多技术团队在做数据建模的时候，习惯性地从技术角度出发。 "我们用星型模型，性能好。" "雪花模型更规范，符合第三范式。" "这个字段可能以后会用到，先加上。" 听起来很专业，但实际上是在为技术而技术。 我见过一个团队，为了追求"完美的数据模型"，设计了一套极其复杂的雪花模型。用户维度表拆分成了基础信息表、行为偏好表、消费能力表等七八张表。技术上确实很优雅，符合所有的建模规范。 但业务方要查个简单的"用户购买转化率"，需要关联五张表，SQL写了三十多行。每次查询都要等好几分钟，业务方直接放弃了，回去继续用Excel手工统计。 这就是典型的"为了建模而建模"。 真正有效的数据建模，应该是业务驱动的。先搞清楚业务方最常用的查询场景，然后针对这些场景来优化模型结构。 比如说，如果业务方80%的查询都是按时间和渠道来分析用户行为，那就应该把时间和渠道作为主要的分区字段，即使这样做会导致一些数据冗余。 性能和规范性之间，永远要优先考虑性能。业务方不会因为你的模型符合第三范式而给你加薪，但他们会因为查询速度慢而投诉你。 还有一个容易被忽视的问题：很多团队在设计模型的时候，只考虑了当前的业务需求，没有考虑业务的发展变化。 之前见过一个案例，某公司的数据团队为电商业务设计了一套完美的订单分析模型。但半年后，公司开始做直播带货，原来的模型完全不适用，因为直播订单的业务逻辑和传统电商完全不同。 结果就是推倒重来，前面几个月的工作全部白费。 第三个真相：落地实施才是真正的考验 模型设计得再好，落地不了也是白搭。 很多团队在设计阶段考虑得很周全，但到了实施阶段就开始各种妥协。 数据质量不行，就先凑合着用；ETL任务经常失败，就手工补数据；查询性能不好，就让业务方"耐心等待"。 这种做法的后果就是，模型虽然上线了，但没人愿意用。 我有个前同事，现在在某金融公司做数据总监。他跟我分享过一个经验："数据模型的成功与否，不是看设计得多完美，而是看有多少人在用。" 他们公司有个规定，任何数据模型上线后的第一个月，都要统计使用情况。如果日均查询次数少于10次，就要分析原因，要么优化模型，要么直接下线。 这个做法看起来有点残酷，但确实有效。它逼着数据团队从用户体验的角度来思考问题，而不是沉浸在技术的完美主义中。 另外，很多团队在实施阶段还有个通病：喜欢一次性把所有功能都做完。 业务方要个用户画像，你就把用户的所有属性都建模进去，从基础信息到行为偏好，从消费能力到社交关系，恨不得把用户的祖宗十八代都分析一遍。 结果就是开发周期拖得很长，等模型上线的时候，业务需求可能已经变了。 更好的做法是MVP（最小可行产品）思路：先做一个最简单的版本，满足核心需求，快速上线，然后根据使用反馈逐步迭代。 比如用户画像，第一版可能只包含基础信息和最近30天的行为数据，但能保证查询速度快，数据准确。等业务方用起来了，有了更多需求，再逐步增加维度和功能。 这样做的好处是，你能快速验证模型的有效性，避免在错误的方向上浪费太多时间。 结语 数据建模这件事，说到底还是要回归本质：为业务创造价值。 技术很重要，但技术只是手段，不是目的。一个能让业务方快速获得洞察、做出决策的简单模型，远比一个技术上完美但没人使用的复杂模型更有价值。 见过太多技术团队，花了大量时间精力去追求所谓的"最佳实践"，结果做出来的东西业务方根本用不上。也见过一些看起来"不够优雅"的模型，但因为解决了实际问题，成为了公司的核心数据资产。 数据建模没有标准答案，只有适合不适合。与其追求完美，不如追求有用。先让模型跑起来，解决实际问题，然后在使用中不断优化，这才是数据建模的正确姿势。 记住一句话：好的数据模型不是设计出来的，是用出来的。

数据集正在成为AI时代的核心竞争力。在算法日趋同质化的今天，谁拥有更高质量的数据集，谁就拥有了更强的竞争优势。

数据开发的终极目标不是 “做出好看的报表” 或者 “搭个复杂的数仓”，而是 “用数据驱动业务决策，创造能衡量的商业价值”。

近年来人工智能技术加速创新发展，社会各界对“AI赋能千行百业”充满期待。然而，现阶段技术层面的热度与实际落地的冷态形成鲜明反差：一方面，AI大模型、智能算法等技术持续迭代，成为产业创新的热门方向；另一方面，当技术试图深入制造业、医疗、教育等具体领域时，却常陷入“不知需求在哪、不知如何适配”的困境。这种“供需双模糊”并非偶然，而是技术革命与产业转型不同步的阶段性产物——技术供给的泛化性与产业需求的特异性碰撞，传统供需对接逻辑失效，最终形成“需求说不清、供给不对路、匹配无标准”的三重困境。深入剖析这一困境的本质与成因，探索系统性破局路径，是推动AI从“技术概念”走向“产业价值”的关键。 供需双模糊的现实图景：三个维度的核心矛盾 供需双模糊的本质，是AI技术与产业需求在“表达-供给-对接”全链条中的认知断层与能力错位，具体呈现为三个维度的核心矛盾。 1 需求端--“抽象诉求”与“具体落地”的断层 需求端的模糊性，根源在于“需求表达能力”与“技术落地要求”的不匹配。产业界对AI的需求往往停留在“降本增效”“提升质量”等抽象目标，却难以完成从“要什么”到“怎么实现”的转化——既无法明确需求对应的技术边界（如“提升生产效率”需匹配“实时数据采集”还是“智能调度算法”），也难以界定落地的约束条件（如现有设备是否兼容、业务流程是否需重构）。这种断层的核心原因，在于行业主体缺乏对AI技术应用边界的认知，同时AI技术的复杂性又让“需求具象化”需要跨领域知识（既懂行业业务，又懂技术逻辑），而多数行业尚未形成这种跨领域的需求转化能力。此外，需求的动态性进一步加剧模糊性：产业需求随市场变化、政策调整持续迭代，而AI技术的研发与落地存在周期，静态的需求描述与动态的产业变化难以同步，导致需求与供给始终存在“时差”。 2 供给端--“通用技术”与“行业特异性”的错位 供给端的模糊性，源于技术研发的“通用导向”与产业需求的“场景特异性”之间的天然张力。当前AI技术供给多聚焦于基础能力建设（如大模型的通用推理、算法的精度优化），研发逻辑偏向“技术可能性”而非“行业必要性”——技术方常以“通用解决方案”推向市场，却忽视不同行业、甚至同一行业不同场景的差异化需求（如制造业的离散生产与流程生产，对AI的实时性、稳定性要求截然不同）。更关键的是，技术供给的价值评估体系与产业需求脱节：技术方倾向以“算法精度”“模型参数”等技术指标衡量价值，而产业方更关注“投资回报率”“与现有系统兼容性”“人员操作门槛”等实际效益指标，这种价值认知的偏差，导致技术供给看似先进，却难以满足产业的真实落地要求。此外，技术供给的“超前性”也加剧模糊：部分AI技术尚处于实验室验证阶段，离产业级的稳定性、可靠性要求仍有差距，却被过早推向市场，进一步放大“技术能做什么”与“产业需要什么”的错位。 3 匹配端--“传统机制”与“AI特性”的失效 供需匹配机制的模糊性，本质是传统对接模式难以适配AI技术的特性。过去产业供需对接多依赖“需求明确-产品开发-批量交付”的线性逻辑，而AI赋能的核心是“场景化适配”——需求需在技术落地过程中逐步明晰，技术也需根据场景反馈持续优化，这种“动态适配”逻辑与传统静态对接模式完全不同。同时，价值评估体系的缺失让匹配失去标准：AI对产业的价值不仅是效率提升，更包括业务流程重构、商业模式创新等深层影响，这些价值难以用传统量化指标衡量，导致供需双方对“匹配效果”缺乏共识。此外，行业知识壁垒进一步阻碍匹配：AI技术方缺乏对产业业务流程、痛点的深度理解，产业方也难以判断技术的实际适配性，双方陷入“无法有效对话”的困境，最终导致匹配效率低下，甚至出现“错配”（如为低需求场景投入高成本AI技术，或为高复杂度场景提供简易解决方案）。 从行业差异来看，供需模糊性的程度与行业的“信息化基础”“知识壁垒”呈正相关：互联网、金融等信息化程度高、业务流程相对标准化的行业，供需双方对AI的认知更清晰，模糊性较低；而制造业、医疗、教育等信息化起步晚、业务流程复杂、知识壁垒高的行业，需求更难具象化、技术更难适配，供需模糊性也更为突出。这种差异并非技术可行性问题，而是供需双方的认知协同、能力协同程度不同所致。 供需双模糊的深层成因：多因素交织的系统性矛盾 供需双模糊并非单一因素导致的问题，而是技术演进规律、产业发展特征、组织能力建设、生态体系构建等多维度矛盾交织的结果，其核心是“AI技术的突破性”与“产业体系的惯性”之间的冲突。 1 技术迭代与产业进化的节奏失衡 AI技术的迭代呈现“指数级”特征：大模型的参数规模、算法的推理效率持续突破，新的技术方向不断涌现，技术边界快速扩张。而产业需求的进化遵循“渐进式”逻辑：产业的业务流程、设备体系、组织模式是长期积累形成的，其变革需考虑成本、风险、人员接受度等多重因素，难以随技术迭代同步调整。这种“快技术”与“慢产业”的节奏差，导致技术供给始终领先于产业需求的消化能力——当技术方推出新一代解决方案时，产业方可能仍在消化上一代技术的落地难题，供需之间自然形成“时间差”。更关键的是，AI技术的“通用性”让其应用场景具有无限可能性，而产业需求的“特异性”要求技术必须聚焦具体场景，这种“泛在技术”与“特定场景”的天然张力，进一步放大了节奏失衡带来的模糊性。 2 技术方与产业方的认知鸿沟 供需双模糊的核心障碍，是技术方与产业方之间的“双向无知”与“语言壁垒”。一方面，AI技术方多出身于计算机、数学等领域，对传统产业的业务流程、核心痛点、操作习惯缺乏深度理解，往往从技术逻辑出发设计解决方案，而非从产业需求出发；另一方面，产业方对AI技术的原理、边界、落地条件认知有限，既难以判断技术的实际可行性，也无法清晰表达自身需求对应的技术要求。这种双向无知导致供需对话陷入“鸡同鸭讲”的困境：技术方谈论“模型精度”“推理延迟”，产业方关心“故障响应速度”“人员培训成本”，双方使用不同的“专业语言”，却缺乏统一的转换逻辑，需求无法精准传递，供给也难以有效匹配。更严重的是，这种认知鸿沟会引发“误判”：技术方可能高估产业的技术接受能力，产业方可能高估AI的实际效果，进一步加剧供需错位。 3 人才结构与产业需求的严重错配 人才是连接技术与产业的关键纽带，而当前AI领域的人才结构，恰恰难以满足供需协同的需求。一方面，AI人才多集中于技术研发（如算法设计、模型训练），缺乏既懂AI技术、又懂产业业务的“复合型人才”——这类人才需要同时掌握技术逻辑与行业知识，能够将抽象需求转化为具体技术指标，也能将技术特性转化为产业价值，而目前无论是高校培养体系还是市场人才供给，都难以满足这一需求。另一方面，产业内部的人才也存在“AI认知缺口”：多数行业业务骨干缺乏对AI技术的基础认知，无法判断技术与业务的结合点；IT人员虽懂技术，却缺乏对业务流程的深度理解，难以推动技术与业务的深度融合。这种“技术人才不懂业务、业务人才不懂技术”的结构矛盾，导致需求在产业内部传递时就出现损耗，更无法与技术供给有效对接。 4 标准缺失与生态碎片化的约束 AI赋能需要一套统一的“规则体系”来降低供需对接成本，而当前标准的缺失与生态的碎片化，进一步加剧了供需模糊性。从标准层面看，AI应用尚未形成统一的数据格式、接口规范、评估指标：不同技术方的系统接口不兼容，数据难以互通；缺乏行业公认的AI价值评估标准，供需双方对“落地效果”难以达成共识；技术适配的约束条件（如硬件要求、安全规范）也无明确界定，导致技术落地时需反复试错。从生态层面看，AI产业呈现“各自为战”的碎片化格局：技术提供商、行业解决方案商、基础设施服务商之间缺乏协同机制，技术研发、需求挖掘、场景落地等环节相互割裂，难以形成“技术-需求-落地”的闭环。这种碎片化不仅增加了供需对接的复杂度，也导致资源分散，无法集中力量解决共性问题（如跨行业的需求转化方法、通用的技术适配框架）。 5 组织认知与资本逻辑的双重干扰 组织内部的认知偏差与外部资本的短期导向，也在放大供需双模糊的效应。在组织层面，对AI的认知常陷入两个极端：一是“AI万能论”，认为AI可解决所有产业问题，盲目上马项目却不考虑实际需求，导致技术与业务脱节；二是“技术恐惧论”，因担心AI对现有流程、岗位的冲击而拒绝尝试，错失技术赋能机会。同时，多数组织仍沿用“技术驱动”而非“需求驱动”的决策逻辑，产品开发先考虑技术可能性，再寻找应用场景，而非先明确需求痛点，再匹配技术方案，这种逻辑倒置本身就容易导致供需错位。在资本层面，AI领域的资本多追求短期回报，倾向于投资“概念新、见效快”的通用技术研发，而非“周期长、见效慢”的行业场景落地，导致技术供给偏向“炫技式创新”，而产业真正需要的“实用化创新”却缺乏资本支持，进一步加剧技术供给与产业需求的脱节。 破解路径：构建“三阶破冰”的系统框架 破解供需双模糊困境，不能依赖单一环节的优化，而需构建“需求解码-技术适配-生态协同”的三阶系统框架，从需求、技术、生态三个维度同步发力，实现供需的精准对接与动态平衡。 1 需求解码--建立“跨域协同”的需求转化机制 需求解码的核心，是解决“需求从抽象到具体”的转化难题，关键在于构建“业务与技术协同”的跨域机制。首先，需建立“需求翻译”团队：由行业业务专家与AI技术专家组成跨领域小组，业务专家负责梳理核心痛点、明确业务目标，技术专家负责将痛点转化为技术指标（如将“减少设备故障”转化为“故障识别精度、响应时间”等可量化的技术要求），通过双向沟通弥合认知鸿沟。其次，需采用“场景化测试”方法：通过模拟产业实际场景（如搭建缩小版的生产流程、服务环境），让需求在动态测试中逐步明晰——先聚焦单一细分场景（如某一生产工序、某一类服务需求），通过技术验证反推需求边界，再逐步扩展至更复杂场景，避免因需求过于宽泛导致的技术适配困难。最后，需建立“需求迭代”机制：将需求视为动态变化的变量，定期收集技术落地后的业务反馈，根据反馈调整需求描述与技术要求，实现需求与技术的同步优化。 2 技术适配--打造“柔性灵活”的技术供给体系 技术适配的核心，是打破“通用技术”与“行业特异性”的壁垒，构建能够快速响应产业需求的柔性供给体系。其一，需推动技术“模块化”开发：将AI技术拆解为可独立组合的功能模块（如数据采集模块、算法推理模块、结果可视化模块），产业方可根据自身需求灵活选择模块组合，无需为通用解决方案支付额外成本，同时降低技术适配的复杂度。其二，需建立“标准化+定制化”的双重供给模式：针对行业共性需求（如数据格式、接口规范）制定统一标准，降低跨企业、跨场景的适配成本；针对行业特异性需求（如特殊生产环境、个性化服务流程）提供定制化调整，确保技术与实际场景的精准匹配。其三，需推广“轻量化”技术服务：针对中小企业技术能力弱、资源有限的特点，将AI技术封装为轻量化服务（如云端化工具、低代码平台），降低技术应用的门槛——企业无需投入大量资源进行技术研发与设备改造，只需根据需求调用服务，大幅降低AI赋能的启动成本与试错风险。 3 生态协同--构建“政产学研用”的共生发展网络 生态协同的核心，是解决“供需对接机制失效”与“资源分散”的问题，关键在于打造多主体协同的共生网络。从协同主体来看，需明确各方角色：政府负责搭建公共平台、制定标准规范、提供政策支持（如建设AI公共测试环境、出台行业应用标准）；高校与科研机构负责基础技术研发与复合型人才培养（如开设“AI+行业”交叉学科、开展跨领域研究）；企业（包括技术提供商与产业用户）负责场景落地与需求反馈，推动技术与业务的深度融合；金融机构负责提供长期资本支持，重点投向行业场景落地项目，缓解资本短期逐利的约束。从协同机制来看，需建立“多方联动”的对接平台：定期举办跨领域对接会、场景创新大赛，为技术方与产业方提供直接交流的渠道；建设行业AI知识库，汇总需求转化方法、技术适配案例、标准规范等共性知识，降低跨主体的认知成本；建立“风险共担”机制，通过政府补贴、保险支持等方式，分担技术落地的试错风险，鼓励技术方与产业方大胆尝试。 在实施三阶框架的过程中，还需把握三个关键原则：一是“小步快跑”的MVP（最小可行产品）原则，优先聚焦单一细分场景、推出简化版技术方案，通过快速验证与迭代降低风险；二是“价值导向”的动态评估原则，摒弃以技术指标为核心的评估逻辑，转而以业务价值（如成本降低、效率提升、体验改善）为核心，定期评估技术落地的实际效益，确保供需对接的价值导向；三是“能力培育”的长期原则，将人才培养、组织认知升级纳入破局路径，通过跨领域培训、实践项目锻炼等方式，提升产业方的AI认知能力与技术方的行业理解能力，从根本上解决供需协同的能力短板。 结语：从“模糊”到“适配”的产业进化逻辑 当下AI赋能过程中所面临供需双模糊困境，本质上是技术革命推动产业变革过程中的“必经阵痛”。回望历史，每一次重大技术革命（如电力、互联网）都曾经历类似阶段：技术的突破性发展打破原有供需平衡，新的供需逻辑在试错中逐步形成，最终实现技术与产业的深度融合。今天的AI赋能，正处于这一“平衡打破-新平衡构建”的过渡阶段，供需双模糊既是挑战，也是技术与产业相互适应、共同进化的契机。 未来，随着需求解码机制的完善、技术供给体系的柔性化、生态协同网络的成熟，AI供需关系将逐步从“模糊”走向“动态适配”——技术不再是孤立的研发成果，而是能够快速响应产业需求的“柔性工具”；需求不再是抽象的业务痛点，而是能够精准引导技术方向的“清晰目标”；供需对接不再是单向的“技术推送”或“需求拉动”，而是双向互动、持续优化的“协同进化”。最终，AI将从“技术概念”真正转变为“产业基础设施”，如同电力一样融入千行百业的日常运营，其价值不再需要刻意强调，而是自然体现于生产效率的提升、服务体验的改善、商业模式的创新之中。 对产业界而言，应对供需双模糊的关键，是跳出“技术崇拜”或“技术恐惧”的极端认知，以“务实理性”的态度拥抱AI——既不盲目追求前沿技术，也不拒绝技术带来的变革机遇，而是聚焦自身核心业务，通过跨域协同、柔性适配实现技术与业务的深度融合。对政策制定者而言，需在“鼓励创新”与“规范引导”之间寻找平衡，通过标准建设、平台搭建、人才培养，为供需对接创造良好环境，推动AI赋能从“单点突破”走向“系统落地”。 AI赋能的终极目标，不是技术的简单应用，而是产业价值的全面提升。当我们不再纠结于“AI能做什么”，而是聚焦“产业需要什么”，不再追求“通用技术的先进性”，而是关注“技术落地的实用性”时，供需双模糊的困境自然会逐步消解，AI也将真正成为推动产业高质量发展的新质生产力。 来源（公众号）：浙江数字经济

LongCat-Flash的出现，不仅仅是美团在AI领域的一次技术突破，更像是给整个行业投下的一颗石子，激起的涟漪将会影响到每一个与AI相关的人！

为何“记忆”对LLM至关重要 大语言模型（LLMs）在文本生成、翻译和问答方面表现卓越，但它们都存在一个根本性局限：无状态性。每个用户查询都被独立处理，模型仅能查看固定长度的“上下文窗口”（通常为数千个 token）。当对话跨越数十轮，或任务需要数周前的对话信息时，模型便会遗忘——关键信息对其不可见。 常见的解决方案是附加外部记忆库。模型通过检索增强生成（RAG）获取少量历史记录并附加到提示词中。这为 LLM 提供了访问“旧”信息的捷径，但也引入了两难权衡： 检索条目过少 → 遗漏关键事实，导致错误答案 检索条目过多 → 提示词被无关信息淹没，模型注意力分散 人类记忆的工作方式不同：我们快速浏览庞大的心理档案，然后筛选并整合与当前问题真正相关的内容。Memory‑R1 论文的作者主张，“记忆管理”应是一项习得技能，而非手工设计的启发式规则。 Memory‑R1 核心思想概览 Memory‑R1（读作“Memory‑R‑one”）是一个强化学习（RL）框架，为 LLM 配备两个专用智能体： 记忆管理器 – 针对每条新信息，决定添加（ADD）、更新（UPDATE）、删除（DELETE） 或无操作（NO‑OP）；基于下游答案正确性，通过结果驱动的 RL（PPO 或 GRPO）进行优化 应答智能体 – 根据用户问题，通过 RAG 召回最多 60 条候选记忆，提炼最有用信息并生成最终答案；同样通过 PPO/GRPO 微调，奖励信号为生成答案与标准答案的精确匹配（EM）率 两个智能体均构建于标准 LLM 之上（作者实验了 LLaMA‑3.1‑8B‑Instruct 和 Qwen‑2.5‑7B‑Instruct）。关键在于，仅需152 个标注的问答对即可训练系统——远少于监督微调通常所需的数千个样本。 方法深度解析 1. 整体流程 对话轮次到达 → LLM 提取关键事实 （例如“Andrew 收养了名为 Buddy 的狗”） RAG 检索从当前记忆库 中获取相关记忆短列表 记忆管理器接收 并预测操作 记忆库相应更新，产生新库 问题出现时 → RAG 从 中获取最多 60 条候选记忆 应答智能体执行记忆提炼策略：对每条检索记忆评分，保留 top‑k（通常仅少数几条），并基于提炼后的上下文生成答案 2. 强化学习微调 两个智能体均作为策略网络 进行训练，将输入映射到离散动作（记忆操作或答案 token）。探索了两种 RL 算法： 近端策略优化（PPO） – 通过裁剪替代目标优化，保持策略更新稳定性；经典且易于理解，适用于价值函数（评论家）可估计预期奖励的场景 组相对策略优化（GRPO） – 对一组动作采样并相对排序，在组内标准化优势函数；无需显式评论家，在稀疏的结果驱动奖励（如精确匹配）下收敛更快 2.1 记忆管理器 RL 状态：提取事实 + 检索记忆 动作：四类记忆操作 token 之一，以及（ADD/UPDATE 时）待插入或合并的内容 奖励：若更新后应答智能体生成正确答案则 ，否则 策略训练目标是最大化基于操作前后答案准确率差异计算的优势值。由于奖励为二值信号，策略能快速学会哪些操作安全（NOOP），哪些操作有益（如“两只狗”案例中的 UPDATE）。 2.2 应答智能体 RL 状态：问题 + 检索记忆集 动作：完整答案 token 序列（自回归生成） 奖励：生成答案 与标准答案 的精确匹配（EM）率 训练期间，智能体对候选答案批次采样并计算 EM 分数，将得分输入 PPO/GRPO。记忆提炼步骤嵌入策略中：模型学会关注能最大化 EM 的记忆子集，实现内置过滤机制。 3. 数据构建 记忆管理器训练数据 – 对每轮对话，使用强 LLM（GPT‑4o‑mini）构建时序记忆快照（前 50 轮对话）。该轮次、快照及关联问答对构成监督学习元组。通过比较该轮次前后的快照自动标注正确操作（ADD/UPDATE/DELETE/NOOP） 应答智能体训练数据 – 记忆管理器构建全局记忆库后，每个问题检索每位参与者最相关的 30 条记忆（共 60 条）。三元组（问题，检索记忆，标准答案）成为应答智能体的训练样本 实验亮点 基准测试：LOCOMO LOCOMO 是用于长程对话记忆的挑战性基准，包含 10 个多轮对话，每个对话约 600 轮（≈ 26 k token）。问题需跨越遥远对话轮次进行单跳、多跳、开放域及时序推理。 训练制度：仅使用第一个对话（152 个问答对）进行微调；剩余八个对话（1 307 个问答对）构成测试集 骨干模型：LLaMA‑3.1‑8B‑Instruct 和 Qwen‑2.5‑7B‑Instruct 主要结果（文本描述） 作者对每个骨干模型评估了 GRPO 和 PPO 训练的 Memory‑R1 系统，并与两个基线对比：原始记忆系统（Mem0）和文献报道的最强非 RL 基线（A‑Mem）。 简言之，Memory‑R1 相比最强非 RL 基线将 F1 提高约 48 %（LLaMA）和 57 %（Qwen），BLEU‑1 和 LLM‑as‑a‑Judge 指标亦有相当提升。 消融实验洞察 结果证实作者主张：每个 RL 训练组件均带来可量化价值，且双智能体相互增强——更优的记忆管理为应答智能体提供更丰富上下文，而选择性提炼策略进一步受益。 PPO 与 GRPO 对比 训练曲线显示GRPO 早期收敛更快，因为当奖励稀疏（二值 EM）时，组相对优势提供更强梯度信号。但两种算法最终性能相近，表明选择可基于计算预算或所需速度。 结论 Memory‑R1 表明，赋予 LLM “记忆感知”能力——而非单纯扩大容量——可显著提升其长周期记忆、推理与行动能力。随着强化学习技术持续成熟，我们有望见到真正学会管理自身知识的、日益 sophisticated 的智能型 LLM 系统。 来源（公众号）：AI Signal 前瞻