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总结: AI部分难度较大,需懂深度学习原理,会数据处理(跨模态数据融合),会训练模型;算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 (数据采集、清洗、对齐)和 训练推理资源。 随着模型规模增大,效果提升逐渐饱和。
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但局限性在于功能较单一,缺乏深度的问题跟踪、进度可视化能力,适合10人以下、项目流程简单的团队。 2. 项目管理一体化工具 这类工具将站会功能与项目管理、任务跟踪深度集成,适合中大型团队、复杂项目场景,能实现“站会同步-任务更新-问题解决”的闭环管理。 典型代表包括Jira、Trello、Asana、飞书项目,其中作为国产优质代表的板栗看板,凭借轻量化操作与智能化功能,成为众多国内中小团队的优选。
详细步骤可参考 : https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/3liu6c1jz Step 3 选择基础模型并进行微调模型 选择适合的基础模型,并配置大模型参数,调整好基本配置。
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