“AI辅助择校”升温!平台如何实现AI快速接入与稳定运行?
“成绩公布后第一件事，就是把分数输入系统，让AI帮我筛选院校和专业。”今年高考结束后，“AI辅助择校”逐渐成为一种新趋势。从院校推荐、专业匹配，到就业信息查询、政策核实，再到多轮对话下的定制化建议，AI正迅速融入志愿填报这类专业服务领域。对平台而言，这不仅意味着新的流量来源，也带来了更实际的技术难题。平台间竞争的焦点，已不限于模型回答质量，更在于高峰时段能否稳定反馈、多模型能否顺畅配合、调用流程能否透明可控。“AI辅助择校”热潮背后复杂场景下的平台负担与通用对话不同，志愿填报并非一次性生成，而是一个整合检
AI 周报特别篇：新闻背后隐藏的深层变革（一）
本周，AI 领域看似仅有零散资讯OpenAI 涉足芯片制造人形机器人价格下调顶尖大模型遭遇监管机器人进入工厂务工豆包发布专业版本然而，真正引人注目的并非新闻表象而是这些消息折射出 AI 领域正在发生的根本性转变数年间，AI 界最聚焦的是模型本身。谁的模型更强大。谁的回复更机智。谁的智能体更具人性。但如今，竞争已转向更深层面。OpenAI 携手 Broadcom 推出首款自研 AI 推理芯片 Jalapeño，旨在满足 ChatGPT、Codex、API 及未来智能体产品的大规模推理需求；Reuters、T
企业AI落地：夯实基础才能长久稳定
许多企业满怀热情投入AI项目，耗费数月资金。上线初期老板很满意，但几周后就无人问津。为何？生活上AI或许有用，但处理正事时，它给出的建议往往不准，数据更新滞后，甚至比人工操作更繁琐。最终系统沦为服务器里的“僵尸”。其实非AI不行，而是落地前的地基没打好。若想让AI在企业中稳定运行并创造价值，必须先理清这些根本问题。许多AI项目的起步便已偏离正轨。原因何在？老板受短视频或课程启发，觉得AI神奇，便对技术方喊话：“我们要搞AI。”技术问“做什么？”，老板说不清，只强调“你自己看着办”。这如同看病，只说“开药”
AI Agent的Harness为何重要
近期在AI领域，一个词频繁出现——Harness。无论是Anthropic还是OpenAI都在讨论，LangChain更是发布长文详解，甚至连软件工程权威Martin Fowler也撰文探讨。这样的热度，上一次还是Agent概念刚兴起时。然而，很多人看完后依然困惑：Harness与Agent框架有何不同？它与我有何关联？今天就用最简单的语言解释：Harness是什么，为何它现在备受关注，以及它对AI产品开发者意味着什么。最贴切的比喻：没有Harness的Agent是什么状态？就像裸奔。运行一次Demo可能