AI辅助用户调研：设计问卷与分析结果的实战教程
对于产品经理、市场专员以及HR来说，构思一份用户调研问卷往往是最棘手的环节——题目过多会导致用户望而却步，题目过少又难以获取有效信息，措辞不当容易引发误解，而面对最终结果往往感到无从下手。一份优秀的问卷通常需符合三个核心标准：题量控制在5-12题之间（保证最高完成率）、题目顺序遵循由简入难的逻辑（提升用户填写意愿）、结尾务必保留1个开放式问题（挖掘深度洞察）。这些标准均基于被多次验证的用户行为逻辑。虽然AI无法直接执行问卷投放，但它能承担起问卷设计工作中约80%的任务，包括初稿撰写、措辞润色、结果汇总及报
AI快速生成会议主持稿指南：10分钟产出企业级主持词
会议主持是每个中层管理者的"必备技能"——周例会、月度会、季度总结、年终大会、表彰大会、客户答谢会、合作签约……不同类型会议的主持调性、流程安排、互动方式各有差异，但90%的管理者要么直接套用网络模板，要么现场即兴发挥。一份达标的主持稿需要满足3个关键点：开场30秒抓住注意力（破冰互动/数据冲击/反向提问）、流程环节明确（让参与者清楚每段任务）、收尾留有余味（推动会议成果落地）。这3点背后都是经过反复验证的会议设计逻辑。AI辅助生成主持稿，最大意义不是"产出一篇稿件"，而是
AI重构业务流程撬动百亿增量：Pratt Industries释放全新增长势能
上一篇我提出核心观点：工业时代的组织瓶颈是线性串联流程，AI时代的最优解法是全域智能网络。很多B2B从业者最关心的是：这套逻辑是否能落地？今天，我结合2026年7月最新的、100%官方可溯源的美国B2B标杆案例：全球最大的100%再生纸包装私营制造商Pratt Industries，来拆解AI流程重构的实战价值。这个案例最大的参考意义是：他们只进行重构业务流程，就解决B2B线性获客内耗，他们没有推翻现有组织架构，也没有搞大规模系统替换，而这对绝大多数传统企业有相当的借鉴意义。1.Pratt Industr
比亚迪巴西首款混动车型宋Pro投产，支持乙醇汽油
IT之家8月5日讯，路透社4日消息，比亚迪巴西副总裁亚历山大·巴尔迪透露，历经两年研发及1亿雷亚尔（约合1.33亿人民币）资金投入，比亚迪正式发布了在巴西本土制造的首款柔性燃料插电混动车型——宋Pro超级混动柔性燃料版。 该车型具备纯电驱动能力，同时也兼容汽油和乙醇燃料。其中，GL版纯电续航里程为60公里，配置更优的GS版则达到了120公里。 新车由位于巴西东北部巴伊亚州的卡马萨里工厂生产，其本地化零部件供应比例超过了50%，成功达成了比亚迪为巴西产车型设定的目标。 巴尔迪评价道：“这对比亚迪而言意义非凡
AI Agent实战：Spring AI Alibaba短时记忆系统，赋予对话连续性
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二阶段第三篇前两篇，我们让Agent学会了“动手”——从单个工具到多工具协同，Agent已经能调用外部API、查询天气、推荐景点。但还有一个致命问题：Agent记不住。你刚告诉它“我叫张三”，下一轮对话它就问“你叫什么名字？”；你刚说完“我在杭州”，它转头就问“你在哪个城市？”这就像一个患有严重失忆症的实习生——能力很强，但每次对话都要从头认识你。今天，我们给Agent装上“大脑皮层”——短时记忆系统。📌 本文是第二阶段“核心能力实战篇”的第
AI训练师效率提升第十二期|OpenAI重磅推出Presence：从API供应商转型为企业AI Agent落地服务商
今年8月2日，国际科技媒体 The Decoder 进一步剖析了其企业级部署策略，核心目标是确保AI Agent在企业真实生产环境中平稳运转。此次升级标志着OpenAI已完全摆脱仅提供模型接口的单一角色，蜕变为提供端到端企业AI解决方案的服务商。不少人搞不清楚两者之间的区别，下面通过两个实际案例来直观说明。✅ Workspace Agents（个性化GPTs）：属于企业自助式简易工具，更契合中小型团队的轻量化业务需求。举例而言，运营人员自主构建Agent，每周定时整合广告投放数据并自动产出周报；IT部门打
AI时代的新八仙传奇
夏日八仙炎炎夏日，在影院观赏这样一部国产影片，当代思维模式（以人为本、世俗价值、颠覆权威、协同合作、诙谐幽默）对接传统神话传说，叙事颇为精彩，令人倍感欣喜，尽管哲学根基略显浅显（普通凡人抗争命运、为苍生而战），却也实现了文化的现代诠释与活力复兴。片中二郎神因一己执念强行攫取百姓魂魄，身为神明却行妖魔之举，这与当下“技术效率驱动型繁荣领域的AI”以温和方式、成瘾式规训俘获大众注意力并侵占个人意识主导权，存在某种范畴的结构相似性。正因如此，江湖间亟需新一代八仙。没错，ProPeopleAI正是如此——以江湖哲
英国数据保护域外管辖新判例：信息专员诉Clearview AI
信息专员诉Clearview AI案：上级裁判所明确数据保护法的域外效力2025年10月6日，英国上级裁判所（行政上诉庭）对信息专员诉Clearview AI公司一案作出裁决，推翻了一审裁判所2023年的决定。案件焦点在于这家美国科技公司是否受英国及欧盟数据保护法规制。Clearview利用爬虫工具从公开网络抓取数百亿张人脸图像，为外国国家安全和执法机构提供面部识别服务。一审认为其处理行为虽属GDPR第3(2)(b)条地域范围，但因客户行使外国国家职能，故排除在GDPR适用范围之外。上级裁判所指出：（1）
资金积极布局！A股下周三大看点
本周A股主要指数出现明显回调，但大量资金却逆势涌入"捡筹"，释放出乐观信号。展望下周，三大焦点事件值得投资者重点关注。 Wind数据显示，本周沪深两市股票型ETF和跨境型ETF合计净流入2113.21亿元，其中宽基指数ETF净流入1561亿元，行业主题ETF净流入444亿元。 从具体数据看，规模靠前的10只宽基指数ETF本周合计净流入781.87亿元，其中沪深300ETF华泰柏瑞净流入214.46亿元，科创50ETF华夏、创业板ETF易方达、中证500ETF南方周内获得资金净流入均超过110亿元。 在行业
Wipro发布2026财年首季财报，净利同比微涨0.6%
印度IT服务巨头Wipro于7月16日披露了截至2026年6月30日的首季财务报告。公司该季度合并净利润达335.2亿卢比，较上年同期的333.0亿卢比小幅提升0.6%，但较上一季度下滑4.3%。该季度总营收为2447.9亿卢比，同比上升10.6%，环比微增1%。 核心IT服务部门表现各异：收入为26.1亿美元，同比增加1%，但环比回落1.4%。受薪酬调整、大型项目启动开销及人工智能领域持续投入等影响，IT服务运营利润率下滑至16.0%，环比减少130个基点。首席财务官Aparna Iyer指出，汇率波动
Powerlaw基金最新持仓新增Prometheus和Shield AI
Powerlaw Corp近期公布了截至2026年6月30日的投资组合详情，其中新增了两大重点投资：物理AI初创企业Prometheus和自主防御系统公司Shield AI。此外，该公司已向美国证券交易委员会提交了完整的投资清单。Prometheus由杰夫·贝索斯联合创办，专注于为物理产品设计与制造构建AI系统，自称“人工通用工程师”。该公司成立仅八个月就累计融资182亿美元，其中包括2026年6月完成的120亿美元B轮融资，投后估值达到410亿美元。尽管尚未产生营收，但这一估值已相当惊人。Prometh
AI浪潮下的亚马逊流量格局变革
人工智能正悄然革新你的消费习惯，亚马逊的流量分配法则即将迎来全新洗牌。Sorftime|AI Studio Sorftime 会定期发布最新功能和技巧，请点赞关注收藏。像众多代理机构一样，Envision Horizons始终在探索ChatGPT、Claude、Gemini等生成式AI聊天工具的推荐流量究竟如何左右消费决策。上周，这家全服务型亚马逊代理机构推出了一款AI可见性追踪工具（测试版），旨在更精准地评估其客户可能从此类流量中获得的收益。过去一年间，他们还委托开展了两项调研，深入研究消费者在购物旅程
涌生智能联手上海人工智能实验室发布重磅成果,构建生命科学领域的Physical AI体系
AI for Bio的行业竞争，正在从一个老问题走向一个新问题：不再只是 “模型能不能回答生命科学问题”，而是“模型能不能真正进入科研流程，能不能面对真实的实验室”。谁在关注这个命题？最近一年，以OpenAI、Anthropic为代表的海外科技巨头，纷纷把目光投向了更下游、更主动的方向：假设生成、实验设计、参数空间探索、药物发现、蛋白工程、自动化实验。说明了什么？AI for Bio正站在从量变到质变的临界点上。这个节点之上，华大智造子公司涌生智能携手上海人工智能实验室，最新发布了自研突破性成果：一个自进
AI创业核心概念全解析
最近后台咨询不断，很多老学员都在问：“圈主，都说Prompt已经过时了，以后是不是不用再学写提示词了？”我当时听完笑了，这就像你开公司，总不能说“有了部门经理，就完全不需要给员工派发任务了吧？”今天咱们就用创业者最熟悉的经营场景，把大家容易搞混的7个AI核心概念讲清楚——Prompt并不是过时的工具，它是你给团队下达的工作清单。那Agent呢？它就是你的项目负责人。 它能帮你统筹全局，知道什么时候该让文案部写内容，什么时候该让设计部做海报，不用你事事操心盯着。Skill就是每位员工的专业技能，比如写文案、
深入解析AI应用的技术架构与实现原理
深入解析AI应用的技术架构与实现原理 LLM 核心是基于上下文进行输出预测的机制，真正决定表现的关键不在于"模型能力"，而在于输入内容、上下文环境和任务定义是否明确。Prompt、Token、Context、Tool、RAG、MCP 这些术语，实际上都在解决同一个挑战：如何帮助模型精准把握任务需求，并与外部环境建立有效连接以完成任务。Agent Skill 则将高效的工作模式固化为可重复使用的流程体系，使 AI 从单纯的"问题解答"升级为"稳定完成任务"的能力。 #AI学习 #LLM #Agent #Ag