智能运维

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Zane Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AIOps在大模型训练场景的实践

为了达成高效训练的目标，企业借助AIOps快速发现训练问题、定位故障根源、快速恢复任务，进而保障了模型训练的有效时长，提升和保证资源的有效利用

自动化测试

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Hector Li

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI Agent质量保障体系建设与评测探索实践

当前智能体评测面临多重挑战，包括任务复杂性导致的行为不确定性，以及评估方法的局限性。此外，智能体性能、安全和伦理风险等问题进一步增加了评测难度。

自动化测试

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Wynn Kong

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI智能客服在解决技术支持工单问题中的探索与实践

传统技术支持工单模式，对客服及BD人员来说，存在响应慢、解决耗时长的问题；对产研团队而言，则面临重复处理咨询问题、工作频繁被打断、以及工单与项目优先级冲突等挑战

自动化测试

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Mandy Yu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI重塑软件质量保障：从需求到用例再到自动化的智能测试闭环

当前，人工智能正在深刻重构软件测试的全链条能力。在测试需求分析、策略规划、需求到测试用例的自动生成、UI自动化测试、缺陷根因定位等领域均有显著突破

自动化测试

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Yvonne Huang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

LLM驱动的精准测试提效及发展趋势

随着大模型技术快速发展，软件测试领域也迎来智能化变革。LLM通过代码理解、需求分析、用例生成、自动化执行、缺陷预测等能力，已经开始重构传统测试模式的边界

自动化测试

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Dan Wu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大模型评测平台落地实践：效果评测和性能评测

AI高速发展下，加强构建科学、全面、高效的评测体系，确保大模型应用的效果和性能，实现高质量、高可靠的大模型服务，成为企业亟需解决的重要核心问题。

自动化测试

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Ryan Luo

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大模型驱动：亿级MAU产品用户反馈处理流程的智能化升级

大模型正在彻底重构亿级用户产品处理用户反馈的范式，从被动、低效、抽样式的人工处理，转变为主动、高效、全量、智能化的洞察引擎和决策支持系统。

AI产品设计与应用

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Luis Shen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

产品经理AI实战训练营

在AI技术以颠覆性速度重塑产品形态与商业逻辑的今天，产品经理正面临前所未有的角色转型挑战：从传统需求分析师进化为“AI+产品”的复合型创新者。

AI产品设计与应用

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Luis Shen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

扣子平台智能体开发及案例实操

在人工智能技术深度渗透千行百业的当下，智能体（Agent）作为连接大模型能力与场景化应用的核心载体，正成为企业智能化转型的关键抓手。