大数据平台

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Yandy Li

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

3个客户半年时间，企业智能决策Data Agent与场景化AI转型实践

AI智能体在大数据领域的发展趋势呈现出多元化和深度融合的特点，随着深度学习算法的不断优化和创新，AI智能体能够更高效地处理大规模、复杂的数据集。

大数据平台

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Eugene Zhao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

数据智能的深水区：面向复杂决策的因果推断挖掘

数据智能领域正经历着一场深刻的范式迁移，即从以“预测”为核心的关联分析，向以“决策”为目标的因果推断演进。这一趋势的背后，是业界普遍面临的增长困境。

大数据平台

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Edwin Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

人工智能高质量数据集构建实践

大模型时代，人工智能快速发展，数据、算法、算力3要素中，算法、算力趋于成熟，但高质量数据仍然严重短缺，特别是复杂性、多样性的高质量数据。

大数据平台

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Sean Li

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

AI Native数据智能检索技术探索与能力建设

在Data+AI的战略目标下，理解数据研发需求、构建AI原生的数据底座、以及深度分析大模型技术与能力边界，从而更加合理地设计与优化AI技术，是实现数据普惠的愿景

LLM与智能体行业应用

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Delain Qiu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

语音大模型在垂直领域中的应用与落地

多模态大模型在垂直领域中的应用趋势呈现出多元化和深入化的特点。视觉和语音模态的突破更拓展了应用的边界，多模态大模型正加速融合语音、视觉能力，驱动交互升级

LLM与智能体行业应用

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Cyril Xie

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

细粒度多模态理解能力探索

随着大模型技术的突破，智能交互系统在技术层面实现了显著革新，相关应用进入了爆发式增长阶段。以DeepSeek为代表的前沿实践，为扩展大模型的应用边界提供了新机遇

LLM与智能体行业应用

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Eamon Bao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

面向视频理解的Agentic系统与Infra技术实践

视频理解作为当前多模态大模型应用的关键场景之一，在安防监控、体育赛事分析、教育评估及智能交通等领域具有重要的应用价值。

LLM与智能体行业应用

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Sylvan Lu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Ovis多模态大模型：结构对齐下的视觉语言融合

近年来，LLM取得了显著进展，为AGI带来了曙光。然而，纯文本信息难以涵盖人类智能的复杂性与多样性。MLLM应运而生，赋予模型感知和理解视觉信息的能力

LLM与智能体行业应用

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Chad Chi

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

具身多模态大脑大模型RoboBrain与具身跨本体框架RoboOS

随着AI技术的快速发展，智能机器人正从实验室走向产业化应用的关键节点。基于对具身智能技术发展趋势的深入思考，我们提出了全栈技术解决方案的研究路径。