AI Infra:中美大模型研发工程范式的异同研究

中美现在的大模型研发工程差异,历史上出现过相似的结构,就是冷战时期美苏武器研发路线的差异。美苏两条路线的核心差异在于资源禀赋与工程哲学:美国追求“宽裕可靠”,苏联追求“极致效率”一、美苏武器研发路线的经典差异冷战期间,美苏在高性能武器(尤其是航空、导弹、坦克等领域)的研发确实形成了鲜明对比:美国路线:模块化、冗余与“货架产品”导向 美国拥有更雄厚的工业基础和供应链优势,倾向于使用成熟的商用现成组件(COTS),强调系统整体的可靠性和可维护性。单个子系统(如发动机、航电、雷达)往往追求最高技术指标,并留有较大冗余裕度。即使某部件失效,整体性能也不会大幅下降。典型例子包括F-15战斗机、M...

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入...

一、总体思路:国内把“数据与出口”做干净,境外把“本地合规”做扎实一句话概括中国企业“国内训练、全球部署”的整体策略:在中国境内把“数据合规、技术出口风险”处理干净,在境外把“本地数据保护与对美制裁/出口管制风险”处理干净,两端通过清晰的法律实体链路 + 数据/技术边界隔离...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...