数据质量

企业 AI 项目从概念验证（PoC）走向规模化落地的过程中，失败率居高不下，尤其在生命科学等对准确性要求极高的领域，早期细微偏差可能引发严重后续问题。但研究发现，这些失败并非源于技…

尽管生成式 AI 凭借 “变革法律、零售、营销、物流等行业” 的愿景吸引全球关注，企业投入巨资推进相关项目，但实际落地成效远低于预期。麻省理工学院（MIT）《2025 年商业 AI…

2025 年 11 月 3 日，行业分析指出，对于英国乃至全球多数企业管理者而言，AI 投资已从 “创新实验” 转变为 “战略必需”。企业董事会不再满足于技术层面的探索，而是明确要…

2025 年 11 月 4 日，Medidata 公司数据科学与 AI 副总裁雅各布・阿普特卡（Jacob Aptekar）发表文章指出，人工智能正深刻变革医疗与生命科学领域，在加…

在生成式 AI 技术飞速迭代的当下，数据已不再是简单的 “训练原料”，而是决定 AI 模型性能、产品竞争力乃至企业生存的核心资产。越来越多 AI 初创公司正跳出 “依赖第三方数据”…

麻省理工学院（MIT）近期研究指出，95% 的生成式 AI（GenAI）试点项目无法推进至实际生产阶段，这一结论引发广泛关注，也让企业高管对 GenAI 投资持谨慎态度，甚至有人认…

伯克利与Invisible Technologies的最新联合研究向AI行业投下一枚震撼弹：即便在精调数据中混入10%的错误样本，就足以导致大型语言模型出现性能断崖式下跌和安全防线…

人工智能技术正在以前所未有的速度改变着商业世界，然而令人惊讶的是，绝大多数企业在尝试将AI整合到其业务中时都遭遇了失败。根据最新研究显示，高达99%的公司未能成功实现AI整合，只有…

在人工智能技术迅猛发展的今天，数据质量已成为决定AI系统成败的核心因素。Snowflake公司技术专家Martin Frederik的最新研究揭示，高质量数据不仅是训练有效模型的基…

人工智能已从营销领域的实验性工具转变为实际运营工具。如今，AI能够撰写内容、推荐产品、跨平台和渠道个性化用户体验，并在客户生命周期中自动化工作流程。然而，尽管AI技术迅速普及，实际…