内部刚出的AI应用指导，感觉写得挺实在，放出来给大伙参考下

刺猬没猫 · 2026-07-21T06:02:04.901Z

最近团队在推AI落地的规范化，发了份人工智能算法应用的技术指导。说是为了统一标准、避免重复建设，让实际项目有章可循。内容分几块，技术架构上划了四个层：基础支撑、数据处理、模型应用、运行保障。基础层优先用云平台或者本地部署，强调稳定和可扩展。数据处理部分着重提了数据采洗标注分类脱敏，要求来源合法、质量过关、管理合规，数据安全这块卡得挺死。模型那边建议优先用成熟预训练模型，再根据场景轻量化微调，不鼓励为了技术复杂度去堆新模型。实施步骤是需求分析、方案设计、数据准备、模型开发、测试验证、上线运行、迭代优化这套，特别说了立项前要做可行性论证，上线前必须全面测试。上线后持续监测，对模型偏差、响应异常、内容不准之类的问题要及时修。安全管理占了蛮大篇幅，包括数据安全加密传输存储访问控制、模型防攻击篡改、审核回溯机制，还有生成内容的审核过滤，防止虚假违规和偏见性输出。应急处置也提了预案，要求系统故障时业务不中断、风险可控。应用推广的原则是“人机协同”，关键节点必须保留人工审核，决策责任可追溯。人员技术培训跟上，建立标准化流程和统一接口。文件最后说会随着技术发展和实际需求持续完善，各场景自己再细化落地措施。我们组已经开始对照这个在调手头项目了。