名创优品设立AI创新部门，招募算法与智能体技术专家
新浪科技4月17日消息，据新浪科技独家了解，名创优品已组建新部门AI创新部，该部门归数字科技中心管理，主要任务是构建智能体AI核心能力，以促进名创优品在业务决策与办公协同方面的智能化发展。 据悉，该部门现已启动多项职位招聘，涵盖选址算法工程师、预测算法工程师、智能体研发工程师、AI解决方案工程师、AI智能体研发专家、Python开发工程师等岗位。 从职位描述信息来看，AI创新部目前的研究重点集中在两个领域：一是经营决策智能化，涉及智能选址与空间数据建模、全球及区域销售预测、供应链运筹优化等；二是智能体核心
欧洲央行利率决策悬念重重，多重冲击叠加令市场难以捉摸
距离欧洲央行下一次决策会议仅有两周时间，欧元区的政策制定者们对于利率的未来方向依然保持模糊。 伦敦证券交易所集团的数据显示，金融市场普遍预期欧洲央行将在4月底的会议上维持利率不变，随后在6月可能启动加息。多数交易员预估，到今年年底，欧洲央行的关键利率至少会升至2.5%——这意味着相比当前水平将有至少50个基点的上调。 周三，德国央行行长约阿希姆・纳格尔在华盛顿的国际货币基金组织春季会议期间接受采访时指出，石油价格的波动使欧洲央行身处“基准情景与不利情景的夹缝之中”。 “整体形势极不明朗且变化多端，两周后我
AI数据治理：重构组织架构以驱动智能价值
在数字化1.0与2.0的浪潮中，企业界普遍信奉“数据即资产”的理念。然而，迈入2026年的AI时代，深入的实践揭示了一个更为现实的真相：原始数据本身并不直接构成资产，真正有价值的是经过有效治理、能够被人工智能高效利用的“语料”。未经处理的原始数据，如同未经过提炼的原油——它占据存储资源、消耗运营维护成本、带来合规隐患，却难以直接创造商业效益。要生产这种高质量的“治理后语料”，传统的组织模式已显得力不从心。过去，数据治理办公室（DGO）主要扮演“防守”角色，专注于确保数据不出错、不泄露、不违规；如今，我们需
ASCO解读：AI落地肿瘤临床为何看似聪明实则易错？
近年来，人工智能（AI）在医疗界的热度居高不下。无论是影像识别、基因组分析，还是大模型辅助决策，AI正致力于重构肿瘤诊疗的全流程。然而，一个不容忽视的现实问题日益凸显：👉AI虽然“潜力巨大”，但真正“落地应用”却面临重重阻碍。在最新一期的ASCO Daily News播客访谈中，多位肿瘤专家聚焦于同一个核心议题：AI究竟该如何跨越“技术演示”的门槛，真正服务于“临床实践”？本文将深入剖析这一问题。AI落地的首要准则：并非技术导向，而是临床需求导向当前众多AI项目失败的原因往往出奇地简单：👉从一开始方向就偏
赛狐AI报告重磅上线，自动归因+智能分析，小白秒变数据专家
导语周五临下班时，运营小张接到老板通知：“大促刚过三天，业绩就断崖式下跌，比活动前还惨。周一必须给我解释原因和对策。”赛狐ERP正式发布「AI销量洞察报告」，能迅速锁定销量波动的根源。用户无需再费心手动下载、合并及清洗繁杂报表，仅需3分钟即可生成逻辑严密、多角度的深度分析，为经营决策提供有力支持，即便是新手也能快速掌握专业数据分析技能。该报告底层融合了跨境电商领域的专业知识大模型（LLM）与多智能体协作机制。智能体们分工明确，分别负责拆解问题、推理归因和校验结论；同时针对跨境电商的行业特性、运营逻辑及数据
AI+质量路线图将出，智能工厂如何锻造“细胞级”品控能力？
4月13日，工信部发布《关于推进2026年工业和信息化质量工作的指导意见》，首度专门部署“强化AI驱动质量升级”。文件清晰提出，将统筹制定重点产业“AI+质量”应用图谱与升级路径，并加速推进高端质检大模型、工业智能体等创新融合。这释放出一个强烈信号：品控体系的智能化、精确化与自演进能力，正逐步突破基础自动化范畴，演变为评估智能工厂成熟度的关键新标准。当“AI+质量”从可选项变为必选项，智造企业应如何搭建面向下一代的品控系统？核心在于锻造一套“细胞级”的品控能力。“细胞级”品控的内涵是什么？“细胞级”品控，
智能交易报告 | 2026年4月16日 | 累计收益+4.10%
📊 账户概览 Dashboard 🤖【模型】gemini-3-flash-preview 💰【账户总资产】$104,104.93 🏦【可用资金】$55,533.00 📉【日收益率】-0.06% 📈【累计收益率】+4.10%📂 当前持仓 Portfolio • AMZN: 34.0股 📈+16.9% • AVGO: 30.0股 📈+13.3% • GSAT: 42.0股 📈+0.2% • MSFT: 39.0股 📈+15.0% • NVDA: 80.0股 📈+9.7% • RTX: 50.0股 📈+3.1%
AI数字员工进化：从执行者到战略合伙人
上文我们探讨了数字员工商业化，不少付费用户提到：“小龙虾虽已能助我自动化办公、创收，但似乎意犹未尽”。其实，你目前拥有的仅是“基础版数字员工”——擅长执行指令、完成任务，却无法为你提供决策或方向指引。本文将深入探讨OpenClaw的进阶技巧：如何将小龙虾从单纯的“执行工具”转变为“战略伙伴”，使其不仅能“干活”，更能具备“思考”、“分析”与“决策”能力，真正成为你事业上的得力干将。许多人认为“AI决策”遥不可及，实则不然。通过OpenClaw的多智能体协同、大模型对接及行业知识库，我们完全能够构建具备战略
AI驱动科研的实施路径与方法
请牢记：AI for science的核心价值在于发现新现象、探索新规律、提出新方案。你所选择的研究问题应当具有重要意义，而非纠缠于无关紧要的细枝末节。1.人与AI的协作模式：人与AI的协作本质上可以类比为项目管理者率领一群高智商且勤勉的研究人员共同打造火箭的过程。第一层： 划分为执行层与决策架构层，重点聚焦于决策架构层的工作，在该层面人类需要具备超越AI的洞察力与判断力，明确最终要达成的目标成果。第二层：A. 首先确定大致方向，并系统整理文献与数据资源，让AI深入挖掘这些资料，自主设计实验方案，初步跑通
智能体在企业数据平台领域的应用探索
本人曾担任两款企业级内部数据平台产品的产品经理与架构师，分别负责跨国企业人力资源数据平台及采购数据平台，并参与多个国内外客户数据治理与平台项目的咨询与实施工作，在该领域积累了丰富经验。本文聚焦智能体在数据平台领域的应用研究，从业产品经理与架构师的视角，分析智能体能为数据平台产品带来哪些变革与商业价值，技术层面的实现路径，以及当前行业的优秀实践。笔者的判断是，当今时代智能体正从概念验证迈向业务核心，而数据平台也正从单纯的数据存储与搬运仓库，演变为具备自主智能的业务决策与执行中心。两者的融合催生了"智能数据平
2026年趋势：全链路AI与Agentic AI将淘汰传统卖家
在跨境贸易圈，全链路AI已不再是一个抽象概念，而是渗透至各运营环节的实用利器。从选品时对消费趋势的实时监控，到运营中智能客服与自动营销的运用，再到供应链端的精准需求预测及库存管控，AI正以惊人的效率重构整个业务流程。就拿选品来说，传统商家多依赖展会或榜单等有限渠道，相比之下，AI能实时解析全球消费数据，锁定新兴需求，甚至预判未来走向。这种优势使商家能以极快速度响应市场变动，迅速抢占先机。若将全链路AI比作跨境电商的“四肢”，那么Agentic AI便是其核心“大脑”。Agentic AI，即目标导向的智能
赋·沸点：AI模型趋同时代，决策者避险与创业者淘金的双重变奏
==============================「赋·沸点」，立于 AI 迅猛发展的临界点，信息优劣直接左右决策得失。本平台提供：前沿速递：即时追踪世界 AI 前沿动向，助您研判拥有前瞻视角。商业赋能：交付可检验的 AI 提质增速策略，化解模型困惑。实例剖析：重现独立创业者的实操轨迹，使实践有据可依。研判有依据，执行有策略。期待与您深入探讨，诚邀杭州区域 AI 创新者深度对话。
4月AI课程强势登场!院士级专家亲授+12门实战技能,全川企业人速报名!
赋能兴川量见云课堂4月重磅来袭！赋能兴川·量见云课堂 4月火热开启！当AI重塑商业格局，您的“智”商准备好了吗？ 四川赋能兴川教育科技研究院，联合国家人工智能学会，特邀顶尖名师，为全川民营企业倾情打造「AI赋能系列实战课程」——4月已正式推出 《AI智慧与领导韬略》 从战略到决策，开启AI时代的领导力新篇章。4月起，更多AI实战课即将开启：AI精准提问与智能决策 AI高效写作（公文/合规） AI视频制作（零基础出大片） AI一键生成PPT（3种场景全搞定） …… 一门学完，效率翻倍！学习方式：线上直播平台
智能营销体浪潮来袭
当技术变革席卷营销领域，一种更先进的解决方案正悄然改写行业格局。这种名为"营销智能体"的创新科技，既能独立完成各项任务，又能复现人类的思维决策，在品牌与用户间构建起全新的连接纽带。据专业机构预估，到2028年，将有至少15%的日常业务决策由智能型AI自主完成，而该数值在2024年尚接近空白。这组数字背后，揭示出营销产业正在经历的本质性转变。一、营销智能体的技术基础与运作原理营销智能体的核心竞争力植根于其对大规模信息的挖掘与解析能力。区别于传统自动化软件，智能体可通过对用户行为规律的持续学习，不断精进自身的
工业机器人学会“礼让”：力觉感知如何赋予钢铁伙伴分寸感
你是否曾思考过这样一个问题：为何我们本能地对工厂里的机械臂感到畏惧？并非因为它凶猛。而是因为它无法感知你的存在。我初次站在一台工业机器人旁的感受，至今记忆犹新。它在运动。我也在移动。但它对我的存在毫不在意。那一瞬间我明白——这台机器，缺乏“触觉”。传统工业机器人的核心缺陷，并非速度过快，而是过于“盲目”。它严格遵循程序运行。轨迹精度达到毫米级。但它无法感知，你的手，已经进入了它的运动路径。因此，人机协作的首要障碍，从来不是技术，而是感知能力的缺失。如今，这一状况正在发生转变。协作机器人的力觉防护技术，本质