人工智能

我仍然记得前不久的一段小经历。那时候，我们在为一个新的业务需求找技术方案，大家开了好几次会，却始终拿不定主意。每次讨论都像是在修一台特别复杂的大机器——方案一个比一个“高级”，但一谈到具体实现，就陷进

最近在玩生成式AI的朋友肯定都发现了： 不是所有的大语言模型都干同一件事。 有的擅长聊天，有的擅长思考，有的能动手操作，有的能看懂图片，甚至有些在你手机里默默运行而不会耗尽电池。 说白了，选对工具，问

“大数据”是一个模糊的术语，却迅速成为企业家、科学家、政府和媒体关注的现象。 五年前，来自谷歌的一组研究人员在世界顶级科学期刊《自然》（Nature）上宣布了一项了不起的成就。他们不需要任何体检结果，

不要让你的听众淹没在数据中。只提供他们需要的数字。 理解数字的含义是高级管理人员的核心能力。同样重要的是，他们应该善于传达这些数字背后的信息。不幸的是，很少有人能做到这一点。领导者们经常在向员工传达最

有这么个现象，如果你的 AI 助手不再只是个听话的工具，而是能真正明白你想要什么，然后自己规划、动手执行，让你能腾出手来，专心做那些真正重要的事。 这可不是科幻电影里的情节。 这就是 AI 的未来，一

期待半个多月，Gemini 3.0 终于登场了。 真正让我瞠目结舌的，却不是模型本身，而是它身后那款全新的开发工具——Google Antigravity IDE。消息一出，我的舆情监控小应用第一时间

生成式 AI 智能体的未来值得期待。 这场变革不会一夜之间发生，但正在悄然加速。 谁能理解趋势、拥抱技术，谁就能在下一轮竞争中占得先机。

前同事小王，三个月前还在电商公司，为每月六千元的薪水熬夜。如今，他的“办公室”是住所附近的小区商铺。 他每天的工作，是为面馆撰写外卖平台的介绍，或者为水果店制作短视频。上个月，他的净收入超过了两万元。

最近我和一家大型制造公司的IT负责人进行了一次深度对话。这不是那种夸夸其谈、吹嘘技术指标的会议，而是一场实实在在的经验总结——讨论怎样才能真正用AI解决生产中的问题，最终提升公司的业绩。

在早期时，我曾让大模型撰写一位冷门历史人物的传记。它胸有成竹，娓娓道来：年代、成就，甚至几句“名言”，一应俱全。读起来简直像历史上真的存在一样。 唯一的问题是：大部分内容都不是真的。严格来说，模型并非

各位小伙伴们，你们是不是经常遇到这种尴尬： 兴致勃勃地在Midjourney里敲了几个关键词——“宇航员、骑马、写实”，结果AI给你生成了一个四不像，眼看就要崩溃？ 今天我要给你介绍 AI 绘图界的新

在语言模型（LLM）的生成过程中，“采样”指的是模型在预测下一个词语时，如何从多个可能候选中进行选择的机制。与其说采样仅仅是挑出概率最高的那个词，不如理解为它通过不同的策略（如 Top-K、Top-P

在短短几周内，谷歌的Nano Banana 就彻底颠覆了人工智能图像编辑的格局。文章最后有免费体验方式 过去，那些需要在 Photoshop 里耗费数小时精雕细琢的繁琐操作，现在只需与一个智能助手进行

多年来，我们一直被灌输“微服务是未来”。 “把所有东西拆分成小型独立服务，”他们说，“让团队独立扩展，部署更快，行动更敏捷。” 但最近出现了奇怪的现象。那些已经迁移到微服务的团队，现在正重新回归单体架

最近帮几个老板面了不少AI Agent方向的候选人，发现一个有趣的现象：很多同学“第一印象”很好——简历光鲜、谈吐得体，一旦进入技术深挖环节，瞬间“原形毕露”。要么回答浮于表面，要么对实际工程落地毫无

最近两年，AI 智能体已经成为科技行业最热门的概念之一。从 ChatGPT 这样的对话助手，到各类自动化办公软件，再到新兴的多智能体协作平台，几乎每家公司都在谈论 Agent —— 这种新的 AI 形

早在90年代中后期，当Altavista(远景公司)称霸互联网的时候，搜索引擎优化（俗称SEO）就已经诞生了。那时候谷歌还没出现，大家都绞尽脑汁想让自己的网站在某些关键词的搜索结果里排到最前面。通过S

重磅消息！OpenAI刚刚在YouTube直播中宣布GPT-5正式发布！Sam Altman透露，GPT-5将从今天（2025年8月7日）起逐步向ChatGPT用户开放（包括免费用户，具体上线时间待定

2025年8月5日，OpenAI 正式推出 GPT-OSS-120B 和 GPT-OSS-20B 两个开源大模型，采用 Apache 2.0 许可协议，并公开了模型参数。这意味着开发人员、研究人员和企

现在很多人对AI行业有个误解：他们都觉得AI项目成功的关键在于技术有多牛。但其实，最困难也最重要的环节，是把AI真正用起来、让整个系统顺畅运转。 真正能带来商业价值的AI项目，技术只是其中一环。我们并