半导体良率预测是AI与制造业结合的“前沿战场”，也是AI应用架构师“创造价值”的最佳场景——你的每一行代码、每一次架构设计，都可能直接转化为“真金白银”的良率提升。未来，随着联邦学习、因果推理、边缘AI等技术的成熟，AI将从“良率预测”升级为“良率优化”，成为半导体生产的“智能大脑”：它能实时调整设备参数，预测工艺变化的影响，甚至自动设计优化的工艺路线。作为AI应用架构师，你需要做的，是保持对半导

智能资产AI管理平台的核心目标是通过AI技术实现资产全生命周期的智能化管理：从设备健康监测、故障预警，到维修方案生成、资产价值评估。而资产数据的多模态性（Modal Diversity）和异构性数据模态差异大：图像是像素矩阵，文本是字符序列，传感器数据是时序波形，结构化数据是键值对，底层表示完全不同；语义关联隐蔽：电机温度异常（时序）与维修手册中的"过热保护触发条件"（文本）、红外图中的热斑位置（

提示工程架构师。它不是「调prompt的程序员」，而是「设计AI与人类对话规则的系统建筑师」：既要懂大模型的「思考逻辑」，也要懂企业的「业务规则」；既要解决「AI答非所问」的痛点，也要搭建「稳定、可迭代的AI交互系统」。为什么企业突然需要「提示工程架构师」？（背景痛点）这个岗位到底要解决什么问题？（核心能力）如何从「调prompt的人」成长为「架构师」？（技术路径）

提示工程架构师。它不是「调prompt的程序员」，而是「设计AI与人类对话规则的系统建筑师」：既要懂大模型的「思考逻辑」，也要懂企业的「业务规则」；既要解决「AI答非所问」的痛点，也要搭建「稳定、可迭代的AI交互系统」。为什么企业突然需要「提示工程架构师」？（背景痛点）这个岗位到底要解决什么问题？（核心能力）如何从「调prompt的人」成长为「架构师」？（技术路径）

核心问题：很多人写提示的第一步就错了——没搞清楚“自己到底要什么”。比如，你说“帮我写一篇关于健身的文章”，AI可能会写“健身的10个好处”“健身器材推荐”“健身饮食计划”……因为你的需求太笼统，AI只能“猜”你想要什么。解决方法：用“5W1H”法拆解需求“5W1H”是新闻写作的经典框架，同样适用于提示工程。它能帮你把模糊的需求变成“可量化、可验证”的目标维度问题示例作用Who目标用户是谁？（职场

认识到提示工程的价值：它是连接业务需求和AI模型的桥梁，也是产品经理转行AI的“突破口”；选择适合的提示工程认证：权威、有实战项目的认证，让我系统学习了技能，打造了实战经验；结合产品经理的经验：把需求分析、跨团队沟通、项目管理的经验用到提示工程中，发挥自己的优势；用认证和项目优化简历：让HR和面试官看到我的转行优势，拿到面试机会；面试中突出提示工程技能：用案例回答问题，体现对AI架构的理解，让面试

本文将从AI应用架构师的视角剪枝（Pruning）：去掉模型中的“冗余权重”，像给树剪枝一样让模型更紧凑；量化（Quantization）：将32位浮点数（FP32）转换为8位整数（INT8），减少计算量和内存占用；知识蒸馏（Knowledge Distillation）：让小模型“学习”大模型的“知识”，达到接近大模型的精度；加速工具（如TensorRT、ONNX）：通过优化推理引擎，进一步提升

本文将从AI应用架构师的视角剪枝（Pruning）：去掉模型中的“冗余权重”，像给树剪枝一样让模型更紧凑；量化（Quantization）：将32位浮点数（FP32）转换为8位整数（INT8），减少计算量和内存占用；知识蒸馏（Knowledge Distillation）：让小模型“学习”大模型的“知识”，达到接近大模型的精度；加速工具（如TensorRT、ONNX）：通过优化推理引擎，进一步提升

科研AI智能体是具备“科研思维”的自主AI系统感知（Perception）：能从多模态数据（文本、图像、音频、传感器数据）中提取有效信息；推理（Reasoning）：能像科研人员一样做“假设-验证”——比如“假设小红书话题会影响奶茶销量”，然后用数据验证相关性；学习（Learning）：能从结果中迭代优化——比如发现“宠物消费”和“独居青年”强相关后，自动把这个维度加入分析；自治（Autonomy

科研AI智能体是具备“科研思维”的自主AI系统感知（Perception）：能从多模态数据（文本、图像、音频、传感器数据）中提取有效信息；推理（Reasoning）：能像科研人员一样做“假设-验证”——比如“假设小红书话题会影响奶茶销量”，然后用数据验证相关性；学习（Learning）：能从结果中迭代优化——比如发现“宠物消费”和“独居青年”强相关后，自动把这个维度加入分析；自治（Autonomy