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AI领域资深专家
这一波 AI 浪潮,不再只是企业级工具和效率提升,而是开始走进每个人的日常生活。图像、音频、视频模型已经足够强大,开发者能轻松构建功能丰富的应用,门槛越来越低。但多数产品还停留在“工具”的层面,忽略了人性里最本能的需求——分享。当你生成了一张惊艳的图,第一反应是发到社交平台,而不是留在原来的 app 里。这就说明,产品的社交性、沉浸感还远远不够。现在的消费级 AI 应用,有机会从一
近期,某公司举办了一场手搓智能体大赛,希望通过实践,探索 AI 在企业中的落地路径。本文分享比赛的背景、过程及对企业 AI 推广的启发。一、手搓智能体大赛的背景与初衷这场比赛的目的是推动 AI 技术在公司内部的普及。AI 概念在企业里已经不算陌生,但真正落地到业务场景的案例却不多。很多部门对 AI 的理解还停留在画图写文案的层面。组织者希望通过比赛的形式,让员工亲手搭建 AI 智能体,
为什么真正的 AI 能力建设,不能停留在「教工具」,而应启动一场行为与系统的重启很多企业开始推动 AI 培训了,但很少企业真正改变了工作方式。为什么?因为大多数的 AI 培训,仍然停留在最表层的维度:教工具,教技巧演示效果,展示热点给员工一个账号,发几个视频,看着就结束了员工当然「学得开心」。可工作流,毫无改变。工具不等于能力,演示不等于行为你可能熟悉 ADKAR 变革模
1. 就像互联网颠覆了分发,生成式 AI 正在颠覆交付流程。利用这一模式预测你公司中最可能被 AI 自动化影响的角色和流程。2. 规划未来 2–5 年内团队将 90% 的时间投入于探索(discovery),10% 投入于交付(delivery)。现在就开始转变团队的关注点和技能发展方向,强化探索能力。3. 重新定义技术负责人角色,纳入 AI/ML 专业知识、数据科学技能和智能
最近研究 n8n , 发现各种输入、输出都用到 JSON 格式。对 AI 开发来说, 为了生成可控,也会用这种格式。比如,很多大模型公布技术指标时,都会说支持 Structured Outputs(结构化输出)往往指的的就是支持 JSON 输出(Object 和 Schema)。经常听到这个术语,也懵懵懂懂用过,但总觉理解的不深。索性用 Gemini Deep Research
字数 6110,阅读大约需 31 分钟从一个教授的故事说起...前段时间,我通过X平台认识了一位大学教授朋友,他邀请我去聊聊AI和法律行业的结合。中午食堂吃饭时,他给我讲了一个事儿。他说他上学期开了门法律写作课,第一节课,他提要求:以后作业要用 Markdown 格式文档提交。令他诧异的是,第二次课,少了一半学生——他们因害怕这个陌生的"Markdown"而退课了!我也有点吃惊
硅谷科技公司的精英高管们正集体参军!美国陆军预备役成立新的科技创新部队,代号「201分队」(Detachment 201),招募硅谷科技高管 。一个刚刚在高管会上拍板了上亿美元预算的科技大佬,一转身走进更衣室,换上的不是半程马拉松的运动装备,而是一套美国陆军制服。这不是科幻战争片,是正在真实上演的一幕。科技与军事的深度融合,正在硅谷深处悄然又隐秘地发生。这些科技公司高管们很可能赢不了任何俯卧撑比