Z Potentials

市场的初创公司而言，最有效的人工智能产品应该自然地融入用户当前的流程和环境，从而减少摩擦并推动其采用

显现，
但已经很清楚：传统渗透测试的根本假设正在被打破。
几十年来，人工评估一直是安全的
“
金标准

关系，是关乎未来的一个关键议题，必须被严肃、妥善地解决。我们之所以坚持，是因为这不仅是技术问题，更关

而成功与否取决于能否处理好用户可能采取的各种长尾路径。
由于老牌企业的精力被其核心传统业务和复杂的内

括预训练、后训练和推理。
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年预训练已经进入边际效益递减阶段，其真正杠杆在于架构的改进。
后训练

数据、交互环境与评估机制正逐步演变为
AI
时代的核心资产。
企业若能将自身独有的业务流程抽象为高质

何一个人更强大，数以亿计的人正依赖它完成越来越重要的任务。
我们正在进入一个
AI
研究加速自身演化

乎不可能像移动互联网时代那样缓慢而有条理地构建产品了。此时此刻，最关键的是
速度：你能多快推出产品、

是因为做对很多事，而是因为把一件事做得非常好。
每次转型之后做到
“
断舍离
”
，让整个组织完全投