随着DeepSeek的推出，最近各种大模型频繁更新，推理能力也越来越强，数据治理这个曾经让人捉摸不透的概念，在他们的面前也显得越来越通透，那么，在Claude 3.7 Sonnet、ChatGPT o1 pro、Gemini Advanced 2.0 pro、DeepSeek这些顶尖大模型对数据治理的理解中，哪个更好一点呢？下文是对当前十个最顶尖大模型关于”数据治理是什么“的问答测试，各个大模型都

一天，两人发现老王正在“厨房”里忙碌，厨房里摆着各种与面包制作相关的工具，但又连接着奇怪的计算机设备，看上去既像面包坊又像科技实验室。漫画中，我自己扮演小智，喜欢问问题，老王是“智慧长者”的化身，泡泡是个机器人，我的小跟班，让我们开始这趟旅程，看看ChatGPT这次发布的东西是否足够牛逼......复杂文字的遵从性，一致性等都是文生图的难点，这次ChatGPT的原生文生图功能有点东西，最近AI进化

如果你的企业现在取数主要依赖邮件往来，依靠电话沟通需求细节，连一个规范的在线化流程都没有，那么 ChatSQL 这事儿，成功的可能性微乎其微，甚至可以说，基本不会成功。编写高质量提示词，需要投入精力理解业务、澄清歧义。虽然这需要学习新的技能，转变工作重心，但从长远来看，这不仅是提升个人价值的路径，更是推动 ChatSQL 这类智能化工具真正发挥作用、赋能业务的关键所在。他们的新核心竞争力，在于将业

从优化需求提交界面，到增加需求管理员的"标准化"环节，再到引入ChatSQL Agent实现自动处理，并在最后增设人工抽检与确认环节，形成了一个"人机协同"的全新闭环。我们只能退而求其次，要求需求管理员在审核环节对不规范的需求进行"翻译"和"补全"，但这无疑增加了他们的工作负担，也改变了他们固有的工作模式。当时，即便是最前沿的开源大模型，其SQL生成能力也远未成熟。在模型能力达到新的瓶颈前，我们通

在人工智能和大模型技术快速发展的背景下，数据治理已成为企业数字化转型的关键。如何让海量、复杂的多模态数据在合规、隐私与成本的约束下高效发挥价值，是当前许多行业面临的挑战。DeepSeek 作为新一代 AI 大模型，凭借“私有化 + 开源可控 + 多模态 + 低成本”等特性，为企业数据治理提供了一种新的解决方案。本文将深入解析 DeepSeek 的八大差异化优势，并与 ChatGPT 等 SaaS

你是一个数据运维专家。请识别出其中所有定义模糊（例如，‘活跃’的定义）、存在歧义或缺少关键信息（例如统计周期、是否包含测试用户等）的地方，并以提问的方式，列出一个问题清单，方便我向业务方进行二次确认。在清洗数据时，模型可能会过度解读或错误关联，将正确的数据“清洗”成错误的数据（例如，错误地标准化一个罕见但正确的公司名称，或者在提取信息时张冠李戴）。这种“帮倒忙”的行为对数据质量是致命的。请按照['

新春假日AI领域并不平静，屡屡搞出王炸。前有英伟达发布的Chat with RTX，即每个人都可以利用自己的算力和数据做私有的ChatGPT，后有OpenAI全新发布的文生视频模型Sora，即将永久改变内容创作行业。但这些跟当下的大多数人有什么关系呢？有人会说娱乐，嗯，的确是的，但还有一样隐藏之下，那就是学习。ChatGPT将大幅提升每个人自学的能力，能提升多少倍呢？我说ChatGPT可以让你从原

来源强调，非数字原生企业在数字化转型过程中面临数据语言不统一、IT系统之间数据不贯通、同一数据在不同系统不一致等问题. 信息架构管理政策通过定义逻辑数据实体、属性及其关系，并指导物理数据模型的设计，有助于建立统一的数据标准和规范，从源头上提升数据质量，并保障数据在不同系统之间的一致性. 例如，对于基础数据和主数据的管理，信息架构提供了预先定义和统一的标准管控. 公司级数据治理政策需要强调信息架构在

最后，要承认，不同领域、不同专业背景的人在画AI架构图时，会侧重某个特定方面，比如搞工程的，会特别重视模型增强层和AI编排层，我这张架构图，在他们眼里，肯定是不够专业。现在AI大模型火热，每个人都想对大模型技术有所了解，至少想了解个大概，这个时候，读懂架构图就很关键。原始模型像素颜，增强后才能上妆见人，这一层是让AI从"能用"到"好用"的魔法层。因此，我在下面还特意附上了其它的大模型架构，供大家参

这是傅一平的第298篇原创作者：傅一平个人微信：fuyipingmnb最近阿里云发布了《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》白皮书（文末有PDF获取方式），作为企业...