广州AI同行者分享会圆满举行
Ai 同行者广州线下分享会，辛苦我的合伙人@竹子老师啦，手把手带着大家打通 Agent 创建到应用的流程，小而美才能深度链接，也特别推荐大家来我们的 Ai 同行者学习，带你真正做业务落地，把 Ai 融合到你的解决方案场景里去。 北京 , 2小时前 ,Ai 同行者广州线下分享会，辛苦我的合伙人@竹子老师啦，手把手带着大家打通 Agent 创建到应用的流程，小而美才能深度链接，也特别推荐大家来我们的 Ai 同行者学习，带你真正做业务落地，把 Ai 融合到你的解决方案场景里去。喜欢作者其它金额¥最低赞赏 ¥0确
【AI 周周学】第四期：大模型进阶之道
大模型从"可用"跨越至"好用、可信"的核心征途如今，大模型虽已渗透至千行百业，然而"幻觉频现、业务认知模糊、知识难以固化"等顽疾，极大阻碍了其在企业关键业务场景中的实际应用。推进大模型"本体化"，恰是攻克上述难题的必由之路，为 AI 从"可用"跃升至"好用、可信"奠定坚实基石。"本体"概念源自哲学，在人工智能范畴内，它指代对特定领域概念、特性、关联及准则的形式化界定，宛如为机器描绘出一幅"业务关系图谱"。所谓大模型本体化，即是将此"图谱"与大模型深度耦合，促使模型摆脱对概率猜测的依赖，转而依托严谨逻辑推演
AI FDE：重塑 AI 产品经理的未来？
FDE（前向部署工程师）的概念由 Palantir 在 2010 年代初首创，源于服务情报机构时”客户说不清自己要什么”的困境：与其走”收集需求—设计—交付”的老路，不如把工程师直接派驻客户现场，在真实环境里观察、试验、实时构建。与服务多客户、打磨单一功能的传统软件工程师不同，FDE 嵌入单个客户内部，端到端拥有问题，在客户的真实约束下构建生产级系统，更像是”为客户每个问题临时上任的创业公司 CTO”。我记得当时，领英 CEO Ryan Roslansky 在 Silicon Valley Girl《硅谷
AI落地并非魔法，关键在于理解人与业务
如今市面上的 AI 技术愈发精进，应用层出不穷，展示案例也愈发吸睛。你瞧别人利用 AI 十分钟搞定视频剪辑、二十分钟生成网页、寥寥数语便搭建起工作流。可轮到自己上手时，却常常发出“连一条朋友圈文案都写不出！”的困惑。这中间，横亘着一道巨大的鸿沟。一方面，是普通人与 AI 工具之间的隔阂。从“惊叹 AI 很强大”到“真正将其融入工作和生活”，这中间隔着很长的距离。况且在 AI 的放大效应下，专家、极客与普通人的差距正被不断拉大。另一方面，是 AI 与真实业务之间的隔阂。每个业务都有其独有的 know-how
AI前沿岗位崛起：FDE工程师成行业新宠
近两周来，AI领域掀起了一股抢人风潮。OpenAI为此专门设立了一家新公司。Anthropic则联合黑石、高盛等巨头推出企业AI服务。与此同时，Google Cloud也在积极对外招聘。这个备受瞩目的职位被称为Forward Deployed Engineer，简称FDE，中文可理解为“前线部署工程师”。虽然名称略显生僻，听起来也有些技术范儿，甚至略带土味，但其背后却揭示了AI行业的一个重要转变：企业不再缺乏模型，而是缺少将模型与业务融合的人才。说得更直白些，AI公司面临一个现实问题：模型售出并不等于客户
2026 AI 热潮陷阱：会做视频≠真会用 AI
2026 年，AI 技术全面渗透，全民参与浪潮已至。浏览朋友圈或短视频平台，随处可见有人展示 AI 生成的视频、特效及口播内容。众多房产从业者与职场人士，正陷入一个极其危险且致命的认知误区：误以为能利用 AI 制作几段视频或图片，便等同于掌握了 AI 技术。然而现实十分冷酷：仅会制作 AI 内容不过是冰山一角；真正懂得「各款 AI 工具如何精准解决自身业务难题」，才是 AI 时代的核心竞争力。今日，我想暂且抛开表面的喧嚣，与大家深入探讨那些真正能拉开未来三年收入差距的 AI 底层逻辑。当前行业内存在一种普
AI Agent 落地关键：云端浏览器工位或成执行新范式
AI Agent 若想深入业务场景，光靠思考和写代码是不够的，还得具备一个能被监控、能被干预、能被核实的云端执行环境。最近我总在琢磨一个实际问题：AI 既能写代码、查资料，也能整理文档，可一旦面对真实的网页后台，为何往往显得笨拙不堪？拿公众号后台举例。填标题、排正文、生图片都没问题。但涉及封面上传、裁剪确认、原创勾选、预览弹窗、文件选择、页面校验等细节时，各种“小障碍”就冒出来了。这也是我关注到 WebTop 这类方案时，认为其值得深究的原因。它并非单纯的炫技，而极有可能是 AI Agent 从“擅长回答
别把个人AI误作企业AI
Gartner与MIT在2025年的调研表明：八成企业在尝试AI，然而大多只是提高了个人效能，仅有5%的企业级系统实现了组织变革。显而易见，技术火热，组织却遇冷。究竟为何如此？今天咱们探讨一下企业AI如何落地。 个人AI不等于企业AI：切勿将“效率利器”视作“组织引擎”。 诸多老板困惑：员工几乎全员使用AI，许多人效率看似提升了十倍，为何客户投诉未减、决策效率未增、营收增长也未达标？ 问题的关键，在于搞混了“个人AI”与“企业AI”的根本区别——前者属于“单兵作战的利器”，后者则是“协同作战的体系”。个人
AI再强，也换不来敢拍板会变通的人
FUTURE《AI那些事》｜ 关注我，一起成长趁着吃饭的空档，想跟大家聊聊最近被反复讨论的AI话题。下面这些都是我自己的想法，我们可以各抒己见，欢迎你在留言区继续交流。过去两年，AI可以说是全面爆发：写文案、做设计、改代码、跑数据，几乎覆盖了不少人的日常需求。可也正因为如此，身边越来越多人误判了方向——觉得有了AI就能“省脑子”，事情不用想、没人也不用请，仿佛一键就能搞定所有任务。我想讲一个小插曲。本人是技术出身，做技术相关工作已经十多年，也接过一些技术外包项目。之前有一次，我通过朋友认识了一个人，对方提
AI职场月度观察：能力需求转向业务落地，复合型人才受追捧
本月，AI职场动态的焦点并非仅仅是“AI工程师薪资上涨”这一浅层现象。更深层次的转变在于：AI正从一项纯粹的技术专长，演变为各行各业普遍需要的一种核心能力。过去，企业在招聘AI人才时，主要集中于算法工程师、大模型工程师和数据科学家等角色。如今，情况已然不同。企业开始同步寻求AI产品经理、AI智能体训练师、AI应用开发工程师、AI转型架构师、AI合规与伦理工程师，以及专注于AI与制造/金融/医疗等领域解决方案的人才。这标志着AI职位的重心正从“模型研发”转向“业务应用落地”。4月30日，经济参考报/新华网的
AI质量评判新标准：超越单一输出，聚焦系统交付
当AI技术深度融入业务流程，一个潜在风险逐渐显现：将"表象智能"错当成"实际可信"。以往，我们倾向于以"回答是否像样""表达是否流畅"来衡量AI产品的优劣；然而在实际业务场景中，决定其能否投入使用的关键，并非单次应答的表现，而是其在限定条件下能否持续产出可靠成果。因此，AI时代的质量评判亟需观念转变：重点不在于"能否侃侃而谈"，而在于"能否稳健落地"。---传统软件的质量考量标准相对清晰：功能完整性、性能稳定性、体验流畅度。但AI产品截然不同。它或许应答自如、逻辑严谨、措辞专业，俨然一副"行家"姿态。而这