Guide

从数据到输出，一页看懂 AI 工作流。

这是更偏教程的一页：数据输入、训练过程、输出反馈、常见术语与误区，帮助团队建立共同语言。

输入图像/文本/语音

训练学习模式

输出应用结果

改进反馈闭环

01 / Explain

用人话拆开看

AI 模型需要大量、干净、相关的数据作为原材料。

了解AI

模型从样本中提取模式和特征，学习如何处理新问题。

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上线后要监控效果，把错误案例沉淀为新数据或新规则。

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推理、召回、损失函数、训练集/验证集/测试集等概念，用业务语言解释清楚。

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02 / Business Use

例如客服等待、资料散乱、上新慢、质检成本高。

政策、商品资料、FAQ、工单、流程图、历史数据。

明确 AI 能做什么、不能做什么，以及如何验收。

先跑小场景，再沉淀为长期工作流或智能体。

Talk To Uncle Byte

不用先准备完整方案。告诉我们一个真实业务问题，我们先判断 AI 应该从哪里介入。