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拓数派数据计算系统：“数据+模型”自主耦合
拓数派数据计算系统：“数据+模型”自主耦合 3 月 14 日，拓数派私域大模型生态论坛在杭州盛大举行。本次大会聚焦「“数据 + 模型”自主耦合」这一核心主题，与众多政府领导、业界专家、合作伙伴齐聚一堂，共同探讨智能化跃迁的有效破局之道。拓数派在会上提出，通过“数据+模型”自主耦合，可有效打通私域数据与公域大模型的协同链路，推动智能体的快速落地。 πDataCS：”数据+模型“自主耦合，全面推动智能体落地场景 拓数派数据计算系统 PieDataCS 在此次论坛中备受瞩目。如今，公域模型缺乏企业专有知识，而私域数据又普遍存在孤岛问题，导致企业内部知识更新与同步机制难以顺畅运转，面临数据安全与隐私保护问题。此外，基于大模型的一致性表现也不尽人意，由于跨领域专业知识要求高、大参数模型算力消耗大等问题，企业面临落地开发门槛与投入成本高等难题。拓数派创始人兼 CEO 冯雷（Ray Von）在开场演讲《拓数派数据计算系统：“数据 + 模型” 自主耦合》中指出，拓数派创新性提出了 “数据 + 模型” 的自主耦合，为智能体落地场景带来了革命性变革。 通过 PieDataCS，企业能够将自身积累的私域数据...
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大厂裁员不断，这个高薪岗位却找不到人？
大家好，我是陈哥。 当下，裁员潮席卷全球：微软裁撤万人级游戏部门，谷歌AI伦理团队被优化，亚马逊用机器人取代数万仓储岗位。然而，DevOps工程师的招聘却逆势而上。 据美国在线求职平台FlexJobs数据显示：2024年第一季度，资深DevOps工程师位列全美远程高薪岗位第六位，单季度新增空缺约为1500-2000个。在中国，各企业对DevOps工程师的需求同样旺盛，仅2024年9月单月就新增约1200个DevOps相关岗位。 恰巧禅道中国行·深圳站《细说DevOps与AI碰撞下的智能研发新生态》刚刚落幕，本篇文章将从“为什么DevOps如此受青睐”、“为什么DevOps工程师成为稀缺人才”这两个角度，与大家分享我个人对DevOps发展和岗位招聘的看法。 此外，文末有福利，别忘了看到最后领取！ 一、三大底层逻辑：适者生存，被时代选中的Devops 曾和朋友聊到过DevOps，他的公司在过去开发和运维团队总是沟通不畅，项目上线时间也会延迟，后来在尝试DevOps后情况有了不少改变。 如今，越来越多的企业开始推行DevOps理念与实践，就是为了能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。 1.快速交付...
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