OpenAI 数据智能体构建解析
OpenAI 的数据平台汇聚了 1.5 EB 的海量数据，涵盖 90,000 个数据集，预计在 2026 年 5 月服务于约 4,000 名内部员工。过去两年，团队在巨大的增长压力下成功实现了平台的规模化。在这个规模下，数据分析的最大难点并非编写 SQL，而是首先找到正确的表，并从语义层面理解数据用法。许多表外观相似，但含义迥异。每张表的粒度是什么？如何与其他数据关联？分析师在编写第一行代码之前，可能要耗费数小时来弄清该使用哪些表以及如何使用。去年，OpenAI 数据平台团队内部研发了一个智能体来解决这一
AI驱动蠕虫：零成本自主扩散的网络安全新挑战
人工智能安全研究机构CleverHans实验室近日公开了一篇题为《AI Agents Enable Adaptive Computer Worms》的预印本论文。来自多伦多大学、Vector Institute、剑桥大学及 ServiceNow 的研究团队首次证实了一种由人工智能代理操控的全新网络威胁：自适应计算机蠕虫。该蠕虫摒弃了传统的预设漏洞代码，转而借助大语言模型 Large Language Models，简称 LLMs 的实时推理能力，为每个目标量身定制攻击策略，并在传播过程中寄生式利用被攻陷主
AI时代品牌如何被智能系统精准识别？Trendee亮相WWD CHINA时尚科技论坛
6月10日，由上海市经信委、商务委主办，工信部消费司指导的上海制造嘉年华之“AI+时尚论坛”即将揭幕。WWD CHINA 将正式宣布启动《WWD AI 30 时尚科技创新榜》，并特邀平台基建、数据洞察与交互革命三大领域的先行者，共同探讨 AI 重塑时尚产业的商业路径。WWD CHINA AI+时尚论坛万悉科技Trendee正式受邀参与本次论坛。公司联合创始人兼CTO帅博士将作为数据洞察领域的代表出席，与行业共同思考一个核心问题：当 AI 成为品牌流量的新兴入口，时尚品牌如何以 AI 能够理解的形式，重构内
用Spring AI打造透明化AI决策流程，让LLM"坦白"工具选择逻辑
可信赖的AI并非神秘黑箱，而是每个决策环节都清晰可见一个案例帮你理解"为何要追求AI可解释性"让我们设想这样一个情境：你打造了一个AI库存客服，用户询问："产品PRD002还有库存吗？"AI执行了getProductStockStatus功能，回复："无线鼠标，库存紧张。"用户满意地结束对话。但隐患在于：万一AI选错了功能呢？万一它本该查询"最近更新时间"却查了"库存状态"呢？作为开发者，你能回应这个疑问吗："AI为何选择这个功能？判断依据是什么？把握程度如何？"若无法回答，意味着你的AI Agent仍是
谷歌云专家带你实战：构建生产级GenAI应用的LLMOps工程指南
Architecting Generative AI Applications: Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practicesISBN：9781806678655出版社：Packt Publishing到货周期：10-12周内容简介当ChatGPT、DeepSeek等大模型席卷全球，无数技术团队都陷入了“模型狂热”的怪圈：大家都在兴奋地跑Demo、调提示词，但一旦要把这些能力真正嵌入到企
LLM智能客服架构重构与优化
一次从"让 LLM 自由发挥"到"用状态机精确控制"的架构重构实践最近我对自研的 AI 智能客服系统做了一次比较彻底的架构重构——V4 版本。这次重构的核心变化是：从向量记忆驱动转向了状态机驱动。V4架构图：简单说就是：以前每个环节都丢给 LLM 去"自由发挥"，现在用结构化状态 + 显式规则来控制流程。效果很直接——Token 消耗大幅降低、流程完全可控、可观测性也好了很多。这篇文章分享一下这次重构的思路、做法和一些具体的代码实现。先快速回顾一下这个系统的
AI时代的新三件套
AI时代的新三件套 从传统工作的三大件，历经云时代，如今步入AI时代 人工智能时代正重新聚焦于纯文本形式 过去二十年软件演进路径为： 纯文 → 多媒体 → 图形界面 但大模型诞生后，顺序倒置： 图形界面 → 结构化数据 → 大模型 缘由在于模型最精通处理的是Token。 #HTML #JSON #Markdown 江苏 , 4小时前 ,回顾工作流程的演变，从旧模式的三大件，历经云时代，如今已是AI主导。人工智能时代正重新拥抱纯文本。过往二十年，软件演进轨迹是：文本 → 富媒体 → 图形界面。然而随着大语言
LLM亲自当调度员是Agent架构最失败的设计
💡 核心论点：让大语言模型逐轮决定下一步操作，好比让CEO亲自去按电梯按钮——不是不能做，而是性价比极低。Anthropic最新推出的Dynamic Workflows，本质上是一场"指挥官卸任"：LLM从编排者转变为被编排对象，这才是Agent架构走向成熟的标志。● ● ●11天。75万行Rust代码。99.8%的原有测试通过率。这是Bun作者Jarred Sumner完成的项目——将整个Bun运行时从Zig迁移到Rust。不是重写，而是平移。就像把一栋精装修公寓从钢筋混凝土结构换成钢结构，住户（API
AI入门必读：十大核心概念解析
点击“蓝字” 关注我们如今，人工智能频频登上新闻头条，其迅猛的发展势头使其成为大众热议的中心。为了适应AI在工作与日常生活中的广泛应用，我们必须深入掌握这一技术领域的关键要素。本文将带你透彻理解AI的基本架构，从算法、训练数据等基础概念，到生成式AI、伦理考量等前沿话题。无论你是一名AI新手，还是希望温故知新，这份快速指南都能助你牢固掌握驱动当前技术变革的十大核心概念。AI，即Artificial Intelligence的缩写，指代计算机科学中的智能领域。理解人工智能的最佳途径是从其定义出发。人工智能致
AI助力罕见病诊断与技术革新并进
波士顿儿童医院携手OpenAI研发出“副驾遗传学家”系统，融合基因数据、表型信息及全球医学文献，已成功协助确认40余例此前无法确诊的罕见病例，并发现新的基因靶点和潜在治疗路径。OpenAI承诺投入5000万美元支持该项目。核心功能：Co-pilot Geneticist系统整合基因组数据 + 表型描述 + 实时医学文献，支持医生跨越传统信息处理瓶颈突破成果：已实现40+例“此前被认为不可能的诊断”，并识别出新基因靶点及潜在治疗途径投入规模：OpenAI承诺专项投入$5000万美元；这是OpenAI迄今最大
从文字接龙到思维涌现：AI内部推理的流形结构
大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文通过一篇最新研究，解析模型推理时隐藏状态如何从高维空间自发组织到低维流形，同时说明这项研究的局限性：它更像一次内部动力学检测，而非推理理论的最终答案。大语言模型明明只是在预测下一个词，为什么会展现出推理能力？本文从推理流形论文出发，将低维流形、维度坍塌、信息体积转化为一个直观理解：真正的推理不是把世界压平，而是把混沌折叠成一条可通行的路径。① 文字接龙如何产生推理 → ② 什么是推理流形 → ③ 为何坍塌还不够 → ④ 压缩即智能的新诠释 →
斯坦福新方案：AI 自主校验输出
AI虽不完美，却能检验自身缺陷。斯坦福最新框架，正引导模型实现'自我反思'。据36Kr报道，斯坦福团队推出新型Agent验证体系，Transformer论文作者Lukasz Kaiser与GAN作者Bing Xu均转发此项成果。该机制通过AI校验其他AI产出，大幅提升复杂任务完成精度。这并非单纯评测，而是"以AI治理AI"。01 为何验证比生成更棘手生成答案易如反掌，判定对错却难上加难。人类在处理复杂任务时会自我修正，而多数AI模型输出后缺乏"回头复查"机制
AI应用软件分类框架解析
第一类：语言模型驱动的工作流LLM API：通过HTTP库或厂商SDK调用，借助LLM中间件实现统一接口。编程语言工具集：包含MCP在内的语言级工具，依赖LLM中间件框架开发。通用工具集：涵盖各类命令行工具和技能模块，采用Python等解释型语言的LLM编程框架。管道式编排Agent：通过链式结构处理主流程，子任务由Agent分配执行，基于LLM中间件框架。LLM驱动Agent：多个Agent协同工作，采用Python等解释型语言的LLM编程框架。第二类：扩展应用被语言模型认知MCP应用：对外提供Web服
AI浪潮席卷而来,54个核心术语你了解多少?
本术语表旨在帮助读者迅速掌握 AI 产品的常见概念。它并非技术手册，而是专为产品经理、业务负责人及 AI 学习者打造的解释性文档。每个术语都力求解答三个核心问题：它的定义是什么；对产品有何价值；产品经理需关注哪些要点。大模型指经过海量数据训练，具备理解和生成文本、代码、图片、语音等内容能力的 AI 基础架构。产品价值：它并非单一产品，而是众多 AI 产品的技术根基。产品经理需关注：大模型存在能力局限，可能产生幻觉、丢失上下文记忆，且受成本和响应延迟制约。LLM 即 Large Language Model
2024 年终盘点：我们深耕的 AI 领域
关于我们钛镁 AI 致力于成为企业级 AIGC 营销智能体平台的领先服务商。我们提供从营销内容生成、数据深度洞察到舆情监控的全链路生成式 AI 解决方案。核心团队成员深耕营销行业近二十载，具备敏捷的项目落地能力，产品已赢得汽车、金融、快消及时尚服饰等众多行业客户的信赖。公司旗下的企业级 AIGC 营销智能体平台广泛覆盖舆论引导、消费者洞察、产品竞争力分析、市场现状剖析、广告创意内容生成、数字人员工、企业内部培训及知识库管理等多元营销场景。依托自研的 LLMOps 应用开发平台，我们支持基于私有数据训练的多