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1. 数据清洗： 和各个部门窗口对接，数据收集 对原始数据进行清洗，处理缺失值、异常值、重复数据等问题，确保数据质量 规格化数据处理（用于蒸馏、微调、QA 构建） 2.AI 工具推广： 分析目标用户需求，了解市场竞品动态， 制定推广策略并通过线上线下渠道（如培训、展会、讲座）推广 AI 工具 为用户提供产品使用培训，解答技术问题收集用户反馈，推动产品优化 与合作伙伴建立联系，推动 AI 工具的应用落地。