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【功能建议】AI 这块动作快,但入口散 预审不通过出个"AI 一站式工作台"概念,把训练+推理+部署串起来,别让用户自己拼。 出个"AI 一站式工作台"概念,把训练+推理+部署串起来,别让用户自己拼。
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【用户体验】网页版华为云ai思考简化 预审通过开源盘古思考时安全内容太长，无相关[图片][图片][图片] 开源盘古思考时安全内容太长，无相关[图片][图片][图片]
- 场景描述：该模型在使用时存在出现相关对话重复千遍，期间存在一次熔断，但是其后无熔断现象。[图片] 建议方案： 场景描述：该模型在使用时存在出现相关对话重复千遍，期间存在一次熔断，但是其后无熔断现象。[图片] 建议方案：
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【功能建议】智果agent优化策略 预审不通过场景描述：智果智能体搭载方案和具体实施步骤。画布方式是对的。 建议方案：1，所有的智能体应该是独立的，然后通过一个智能体进行控制2，智能体本质上只做了三件事情，你只需要控制做三件事情，就可以组成所有想要做的东西，分别是信息录入，规则，产出3，统一数据接口，你要解决的事情是音频、图像、视频怎样用一个格式表现出来 我无法理解Latent，但是我估计这个方向是对的，如果不能通过Latent实现数据转移，干脆对独立模型解决数据接口问题，即，视频模型输出为视频，他的下游必须是视频模型（除非支持转译） 场景描述：智果智能体搭载方案和具体实施步骤。画布方式是对的。 建议方案：1，所有的智能体应该是独立的，然后通过一个智能体进行控制2，智能体本质上只做了三件事情，你只需要控制做三件事情，就可以组成所有想要做的东西，分别是信息录入，规则，产出3，统一数据接口，你要解决的事情是音频、图像、视频怎样用一个格式表现出来 我无法理解Latent，但是我估计这个方向是对的，如果不能通过Latent实现数据转移，干脆对独立模型解决数据接口问题，即，视频模型输出为视频，他的下游必须是视频模型（除非支持转译）
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【功能建议】加强盘古大模型代码模型能力的建议 预审不通过现在国内和国际上的大模型厂商都较为重视模型的代码能力，为何华为没有这方面的产品。 现在国内和国际上的大模型厂商都较为重视模型的代码能力，为何华为没有这方面的产品。
- 场景描述：coding场景是现在大模型最能普及的c端场景之一，特别是龙虾openclaw又带火了一批不懂ai的人开始跟风购买ai api服务（解决了token没地方烧的问题）。但是大模型厂商（如GLM minimax等）和云厂商（如阿里云 腾讯云 字节火山等）都存在限购、限速、降智等操作，用来降低成本，所以用户体验就非常不好，叫苦连天（详情可自行在市场上做调查）。但是高质量推理和适中价格的coding plan，市场上存在一定的空缺。 建议方案：华为云作为一家软硬协同的企业，我认为在LLM api方面很有价格优势。首先只需要部署开源大模型（如glm5 minimax2.5 kimi2.5 qwen3.5 deepseekv4）（甚至也可以顺带卖一卖盘古大模型的api），而国产模型适配华为硬件已经做了很多工作了，这方面应该没有问题。其次，华为的硬件生态虽然用于训练大模型存在困难点，但是推理是比较顺利的，而且硬件持有较多，具备其他云厂商没有的优势（别家缺卡导致质量下降）。最后，在保持服务质量（总量 速度 并发量 模型量化）的情况下，适当保持套餐价格，无需打价格战，自然有用户购买。 场景描述：coding场景是现在大模型最能普及的c端场景之一，特别是龙虾openclaw又带火了一批不懂ai的人开始跟风购买ai api服务（解决了token没地方烧的问题）。但是大模型厂商（如GLM minimax等）和云厂商（如阿里云 腾讯云 字节火山等）都存在限购、限速、降智等操作，用来降低成本，所以用户体验就非常不好，叫苦连天（详情可自行在市场上做调查）。但是高质量推理和适中价格的coding plan，市场上存在一定的空缺。 建议方案：华为云作为一家软硬协同的企业，我认为在LLM api方面很有价格优势。首先只需要部署开源大模型（如glm5 minimax2.5 kimi2.5 qwen3.5 deepseekv4）（甚至也可以顺带卖一卖盘古大模型的api），而国产模型适配华为硬件已经做了很多工作了，这方面应该没有问题。其次，华为的硬件生态虽然用于训练大模型存在困难点，但是推理是比较顺利的，而且硬件持有较多，具备其他云厂商没有的优势（别家缺卡导致质量下降）。最后，在保持服务质量（总量 速度 并发量 模型量化）的情况下，适当保持套餐价格，无需打价格战，自然有用户购买。
- 场景描述： Cherry Studio是目前一个易用的AI客户端，在该软件的模型服务中，有很多模型平台的支持，包含深度求索、阿里云百炼等。 建议方案： 建议与他们合作在Cherry Studio的模型服务中，增加“华为云”的支持，包含API的快速配置，OCR文档处理的服务器支持等。注：很多人去不到开发产品的高度，建议也要重视这部分人群。 场景描述： Cherry Studio是目前一个易用的AI客户端，在该软件的模型服务中，有很多模型平台的支持，包含深度求索、阿里云百炼等。 建议方案： 建议与他们合作在Cherry Studio的模型服务中，增加“华为云”的支持，包含API的快速配置，OCR文档处理的服务器支持等。注：很多人去不到开发产品的高度，建议也要重视这部分人群。
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【用户体验】页面太复杂了，根本找不到想要找的东西 预审不通过场景描述：网页太复杂了，很杂乱，看的人眼睛花，点了半天没找到入口 建议方案：页面可以简单整洁 场景描述：网页太复杂了，很杂乱，看的人眼睛花，点了半天没找到入口 建议方案：页面可以简单整洁
- 场景描述：[图片] 案例链接：案例详情 建议方案：一、优化指导文档，统一领取与使用认知新增 “优惠券核心规则对照表”，明确标注适用产品（如具体 MaaS 模型类型）、计费模式（按需 / 包年包月）、使用区域等关键限制。在领取步骤后直接关联使用场景说明，比如注明 “该优惠券仅适用于新购商用模型套餐包，不支持续订或变更订单”。补充常见冲突场景预判，比如提前提示 “代金券不可与商务折扣、折扣券叠加使用”，避免用户领取后因规则冲突无法使用。二、强化领取与购买页面的规则可视化领取优惠券时，在弹窗中用醒目字体标注核心限制，而非仅依赖跳转链接查看详情。购买 MaaS 服务页面增加 “可用优惠券筛选” 功能，自动匹配当前订单可使用的优惠券，隐藏不符合条件的券种。若优惠券与订单冲突，系统需明确提示冲突原因（如 “当前订单采用包年计费，该优惠券仅支持按需计费”），而非笼统提示 “不可用”。三、新增操作引导与校验机制设计 “优惠券使用预检工具”，用户选择模型和计费模式后，可提前校验已领优惠券是否适用。在指导文档中添加 “领取 - 购买” 完整流程示例，包含每一步的截图和注意事项，比如 “购买时需选择与优惠券匹配的模型规格（如 64K 上下文版本）”。针对按需计费的优惠券，补充自动抵扣说明，明确 “无需手动选择，消费后系统准实时抵扣”，避免用户因操作不当错过优惠。四、完善冲突问题的排查与反馈渠道整理 “优惠券使用冲突排查手册”，按 “产品不匹配”“计费模式冲突”“折扣互斥” 等分类提供解决方案。在费用中心和 MaaS 控制台增设 “优惠券使用反馈” 入口，用户可快速提交冲突问题，附带订单信息和券码，方便技术人员跟进。建立冲突问题快速响应机制，承诺在指定时限内反馈解决方案，同时定期更新文档，补充高频冲突场景的处理说明。 场景描述：[图片] 案例链接：案例详情 建议方案：一、优化指导文档，统一领取与使用认知新增 “优惠券核心规则对照表”，明确标注适用产品（如具体 MaaS 模型类型）、计费模式（按需 / 包年包月）、使用区域等关键限制。在领取步骤后直接关联使用场景说明，比如注明 “该优惠券仅适用于新购商用模型套餐包，不支持续订或变更订单”。补充常见冲突场景预判，比如提前提示 “代金券不可与商务折扣、折扣券叠加使用”，避免用户领取后因规则冲突无法使用。二、强化领取与购买页面的规则可视化领取优惠券时，在弹窗中用醒目字体标注核心限制，而非仅依赖跳转链接查看详情。购买 MaaS 服务页面增加 “可用优惠券筛选” 功能，自动匹配当前订单可使用的优惠券，隐藏不符合条件的券种。若优惠券与订单冲突，系统需明确提示冲突原因（如 “当前订单采用包年计费，该优惠券仅支持按需计费”），而非笼统提示 “不可用”。三、新增操作引导与校验机制设计 “优惠券使用预检工具”，用户选择模型和计费模式后，可提前校验已领优惠券是否适用。在指导文档中添加 “领取 - 购买” 完整流程示例，包含每一步的截图和注意事项，比如 “购买时需选择与优惠券匹配的模型规格（如 64K 上下文版本）”。针对按需计费的优惠券，补充自动抵扣说明，明确 “无需手动选择，消费后系统准实时抵扣”，避免用户因操作不当错过优惠。四、完善冲突问题的排查与反馈渠道整理 “优惠券使用冲突排查手册”，按 “产品不匹配”“计费模式冲突”“折扣互斥” 等分类提供解决方案。在费用中心和 MaaS 控制台增设 “优惠券使用反馈” 入口，用户可快速提交冲突问题，附带订单信息和券码，方便技术人员跟进。建立冲突问题快速响应机制，承诺在指定时限内反馈解决方案，同时定期更新文档，补充高频冲突场景的处理说明。
- 场景描述：deepseek v3.2的接口效果过，想用，但是其它几个云平台不稳定，所以问下华为云 能不能干，量大 建议方案： 场景描述：deepseek v3.2的接口效果过，想用，但是其它几个云平台不稳定，所以问下华为云 能不能干，量大 建议方案：
- 场景描述：想给 盘古大模型 提个建议，找不到入口，就来这里了，麻烦转交一下哈，谢谢！场景主要针对大模型训练方面，从魔擎社区的产品架构能看出华为有完整的工具链，既然可以 用 UCM 做到 “以存代算” ，那么为什么不尝试用大模型的新范式 来做做 “以存代训” 呢，我觉得是值得一试的。 算是大胆假设，小心求证的一种方式吧！ 建议方案： 我在想如果把大模型的训练范式改成 元能力+少量必备的通用和编程知识，然后外挂常用编程库用法等技能知识库的方式使用， 能否在保证 处理任务能力的同时，大幅减少 大模型的参数？ 因为各个旗舰模型中，我查询后发现有大量训练的知识和内容，但个人使用者常常只会用到一小部分，所以就想了这么一个 核心元能力内置+专项技能外挂”的新范式 ，而现在的工作流框架也能支持这样的工作流程，比如最近兴起的 agentic rag，也可以理解成通过 专项技能外挂让大模型在具体任务中 可以根据最新的情况做出更合理的判断和执行，那么既然大模型永远不可能存储最新的知识， 索性把 精力放到 核心元能力内置 上，然后通过 专项技能外挂 进行赋能， 这样能大幅降低 大模型的训练成本和迭代周期，大幅降低部署成本。 不知道 可否考虑用7B 小模型测试论证 ？ 我觉得从 工作流的使用角度，可以反推 对 大模型的核心功能的要求，然后训练大模型。如果能行得通， 应该可以全面节省大量成本的。 我的逻辑是把模型处理任务或工作流的过程 抽象成 元能力+外挂技能知识库 的组合，大模型负责前者，agentic rag 负责后者。 我觉得可以类比大模型推理技术的发展轨迹，从统一架构演变为 预填充 和 解码 这两个阶段， 而最初各家都是不认可这种方式的，后来发现，真香！！ 希望 华为 能引领 世界开源技术，不断打击美国科技股的核心叙事逻辑，让世界上越来越多的人使用国产开源模型， 打击闭源模型的现金流，打压美股扯淡的左脚踩右脚的金融收割游戏！ 场景描述：想给 盘古大模型 提个建议，找不到入口，就来这里了，麻烦转交一下哈，谢谢！场景主要针对大模型训练方面，从魔擎社区的产品架构能看出华为有完整的工具链，既然可以 用 UCM 做到 “以存代算” ，那么为什么不尝试用大模型的新范式 来做做 “以存代训” 呢，我觉得是值得一试的。 算是大胆假设，小心求证的一种方式吧！ 建议方案： 我在想如果把大模型的训练范式改成 元能力+少量必备的通用和编程知识，然后外挂常用编程库用法等技能知识库的方式使用， 能否在保证 处理任务能力的同时，大幅减少 大模型的参数？ 因为各个旗舰模型中，我查询后发现有大量训练的知识和内容，但个人使用者常常只会用到一小部分，所以就想了这么一个 核心元能力内置+专项技能外挂”的新范式 ，而现在的工作流框架也能支持这样的工作流程，比如最近兴起的 agentic rag，也可以理解成通过 专项技能外挂让大模型在具体任务中 可以根据最新的情况做出更合理的判断和执行，那么既然大模型永远不可能存储最新的知识， 索性把 精力放到 核心元能力内置 上，然后通过 专项技能外挂 进行赋能， 这样能大幅降低 大模型的训练成本和迭代周期，大幅降低部署成本。 不知道 可否考虑用7B 小模型测试论证 ？ 我觉得从 工作流的使用角度，可以反推 对 大模型的核心功能的要求，然后训练大模型。如果能行得通， 应该可以全面节省大量成本的。 我的逻辑是把模型处理任务或工作流的过程 抽象成 元能力+外挂技能知识库 的组合，大模型负责前者，agentic rag 负责后者。 我觉得可以类比大模型推理技术的发展轨迹，从统一架构演变为 预填充 和 解码 这两个阶段， 而最初各家都是不认可这种方式的，后来发现，真香！！ 希望 华为 能引领 世界开源技术，不断打击美国科技股的核心叙事逻辑，让世界上越来越多的人使用国产开源模型， 打击闭源模型的现金流，打压美股扯淡的左脚踩右脚的金融收割游戏！
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【功能建议】文本对话无历史记录 预审不通过场景描述：找不到历史聊天对话记录 建议方案：增加历史聊天记录 场景描述：找不到历史聊天对话记录 建议方案：增加历史聊天记录
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【产品缺陷】不能强制停止输出，死循环了 预审不通过场景描述：提问一个盘古模型思考很久也未找到答案的问题，就会陷入死循环，不会停止也不能停止！！！！ 建议方案：能够设置主题颜色、字体属性等。 场景描述：提问一个盘古模型思考很久也未找到答案的问题，就会陷入死循环，不会停止也不能停止！！！！ 建议方案：能够设置主题颜色、字体属性等。
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【用户体验】盘古大模型 预审不通过场景描述：你好建议你们大模型可以3个月一次.还有一个就是什么时候可以商用 建议方案： 场景描述：你好建议你们大模型可以3个月一次.还有一个就是什么时候可以商用 建议方案：
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【用户体验】预测模型部署慢 预审不通过场景描述：将训练好的预测模型部署到云端，速度极慢 建议方案：优化部署流程 场景描述：将训练好的预测模型部署到云端，速度极慢 建议方案：优化部署流程
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