先看语料清洗能力，它直接决定上线初期的可用性。不同平台的差异首先体现在来源接入广度：只支持常见文档库的平台，适合资料相对集中、系统较少的团队；能覆盖OA
阅读全文进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
查看详情在选型上，新的对比框架应先回到失效机理。旋转类设备优先看振动与电流，热失控或润滑退化相关问题需要温度与压力，早期异常或局部冲击往往要引入声学信号。单一传
查看详情在人工智能引擎选型上，通用大模型、垂直模型与混合架构的分化更明显。通用大模型适合多栏目、多模态、快速试错的内容生产场景，优势是覆盖面广、迁移快，但日常维
查看详情风险重心的迁移，源于传媒业务链条的数字化程度更深：线索收集、用户画像、广告归因、直播互动、AIGC辅助生产、内容推荐与商业化，都离不开数据和算法。最容易
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