贡献智慧与力量。 新晋的一批灯塔成员证实了4IR拐点的到来，其中有两大特征颇为显著：一是机器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂的生产任务；二是在产业应用层面，领军企业正重新定义“试点”的范围。为 了推动规模化应用，这些企业不再局限于单个用例，而是将视野拓展到整个生产网络，通过全面 布局推动转型升级。 围绕该话题，我们

XX 及其它各方提供完善的培训服务。 培训以现场面授为主，培训地点在广州。 10.1. 培训目标 1) 使系统操作人员通过培训，胜任系统的日常操作和业务处理。 2) 使数据准备人员通过培训，胜任系统的数据准备工作。 3) 使应用维护支撑人员通过培训，胜任系统管理、日常维护、一般故障诊 断和处理。 4) 使管理人员通过培训，掌握系统提供的生产管理和分析功能，能够对操 作人员、生产工位进行管理考核。

打造新一代数据底座是智能化转型的关键支撑 智能化转型对零售企业带来全新数据架构挑战。面对爆炸式增长的业务数据、多模态数据管理要 求、以及数据架构复杂与有限 IT 资源之间的矛盾，传统数据架构已难以胜任。零售企业必须打 造新一代数据底座，从而跨越海量数据洪流与实时洞察的鸿沟，激活企业“一方数据”价值，支 撑 AI 全链路应用，满足综合成本最优诉求。 一体化云数据库是新一代数据底座的核心组成部分 首次，要评估数据库能否简化技术栈，替代多个独立系统，从而降低集成、运维成本和故障点； 其次，要考量自动化运维能力，评估其对数据库管理员（DBA）的专业技能要求，是需要资深专 家还是常规运维人员即可胜任，因为零售企业通常缺乏顶级 DBA 资源；第三，还要关注压缩率、 多租户能力、弹性伸缩带来的资源利用率提升，以及许可模式、硬件需求、云资源消耗等成本相 关因素。 性能与融合能力是驱动智能决策的

在每一步选择具有较大后验概率的词语。但是，每一步的局部最优并不一定是全局最优。因此，基于最大概率 的下一词元预测并不能得到具有逻辑思维能力的模型。 这种局限性推动了推理模型（Reasoning Model）的产生。要让 AI 胜任复杂任务，仅仅依赖语言预测是 不够的。我们需要一种方法，让 AI 能够像人类一样，逐步推导、反复验证，最终找到正确的答案。早期的研 究发现，只需要改变输入条件，例如在提示词中增加“Let’s think