选型先过数据边界:放哪里、谁说了算、能否再用、怎么退出
企业选 AI 方案时,经常先比模型参数和榜单,结果法务和安全一问数据存放位置、日志谁能看、会不会被拿去训练、解约后怎么删,会议就卡住了。更稳的顺序是:先把数据边界写成一页纸,边界通过的方案才进入效果和成本比较。"支持私有化"只回答了模型放哪,不等于数据控制权就清楚了。
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这篇会讲
- "支持私有化"不等于边界清楚
- 数据边界五件套
- 一个常见情境
- 两个常见的坑
- 这周可以做什么
讨论
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