AI 智能体实战：8 大提效核心法则
自从 AI 智能体融入工作流程，我观察到两类截然不同的用户：一类仅尝试三天便弃用，抱怨“毫无价值”；另一类则越用越依赖，效率实现数倍增长。这其中的差距并非源于工具本身，而在于使用方法。本文基于对数百名从业者的深度观察，总结出 8 条核心方法论。许多初次接触智能体的用户，提问方式往往过于简单：“帮我写份报告。”随后收到的内容空洞无物、缺乏针对性，只能失望关闭窗口。问题不出在工具，而在于输入的信息密度不足。智能体并非读心者，它只能在既定的信息框架内运作。输入越清晰，输出越精准——这是不可动摇的铁律。有效指令
全球AI创新大赛 | 赛道三海选五十强揭晓
提效全球AI创新大赛 正热烈开展增质历经三周海选阶段的激烈比拼，奇瑞集团全球AI创新大赛赛道三（研发效能·提质增效）晋级名单正式公布！🔥超百件参赛作品，涵盖AI辅助开发、自动化测试、仿真优化、数据处理与平台、UI设计、工具链集成等多个技术领域——赛道三海选技术含量爆表！祝贺上述50位选手及团队成功突围！你们将从海选阶段的“技术解题能手”，升级为下一轮的“效能攻坚先锋”。未晋级的伙伴无需灰心——技术探索的意义在于持续积累与迭代。你的工具仍可在部门内继续优化使用，保持创新思维，前行脚步不停。AI下一程：复赛路
AI产业全景进化：从技术突破到生态协同
当前AI行业呈现出从“单点突破”向“全产业链协同”进化的趋势。各大企业不仅在模型性能上持续较量，更在安全合规、生态建设和行业深耕上发力，形成了一个技术迭代与实际应用互促的良性循环。企业在追求技术领先的同时，更加注重AI的安全性与社会价值：蚂蚁集团：发布了《2024 AI安全发展报告》，推出“蚁天鉴2.0”等工具，有效应对深度伪造风险，并协助公安机关保护了数十亿反诈资金。商汤科技：发布了国内首个流式原生多模态交互模型“日日新SensNova 5.5”，通过混合端云架构实现了极速的交互体验，提升了多模态产品的
中际旭创跻身A股第五只千元股：AI算力“卖铲人”的万亿征程
来源：股票灯塔 文/骑牛研究社 牛哥【客观不失理性 冷静不离事实】 市场以真金白银，向AI硬件领军者投下了信任票。 “又一家千元股诞生了！” 5月12日，A股市场迎来历史性时刻。光模块龙头中际旭创(1017.990, 77.86, 8.28%)（300308.SZ）股价强劲上扬，盘中突破1000元关口，最高触及1022.90元，最终收盘于1017.99元，单日涨幅逾8%。 这不仅使其成为全市场第5只千元股，更以1.13万亿元的市值，牢牢占据光通信行业“领头羊”的位置。 自ChatGPT问世以来，这只AI核
小七AI助手从零到十八的成长历程
🤖 小七智能管家 · 演进全程记录从零开始构建一个具备自我反思、长期记忆、多工具调用、任务自动化能力的本地 AI Agent。---📅 版本演进时间线总览阶段 核心主题 新增能力 V0 环境清理与基础对话 Python 环境、API 调用 V1 工具系统 终端命令、文件读写 V2 Agent 循环 ReAct 模式、Function Calling V3 长期记忆 对话历史持久化 V4 可视化界面 Gradio WebUI V5 反思闭环 逐次反思、反思注入 V6 偏好记忆 知识库、remember 工具
AI开启自我迭代 智能进化新篇章
AI自诞生之初，便寄托着一个愿景：机器终将实现自我革新。早在1966年，英国数学家I. J. Good就预言：“超级智能机器能够设计出比自身更强的机器；届时必将爆发一场‘智能大爆炸’，人类智能将被远远甩在身后。”多年来，AI研究者对递归自我进化（RSI）怀着既向往又忌惮的复杂心态。如今，AI技术的飞速进步，让人不禁发问：这一进化过程的部分环节，是否已然悄然开启？RSI在不同群体心中有着天壤之别。有人视其为舆论噱头，借此推动行业监管；也有人将其用作营销话术。一部分人认为它代表完全自主的智能迭代闭环，另一部分
from Internal Project to $2 Billion Valuation: Kuaishou's KL AI to Spin Off and Seek Funding
Reported by Wu Yujia, Cover Reporter On May 12, market sources indicated that Kuaishou plans to spin off its video generation large model project, KL AI, aiming for a $20 billion financing round at a $20 billion valuation, and is currently in talks with i
别让旧思维拖累你，像AI一样升级你的学习力
你是否也有过这样的体会——书没少读，笔记也记了满满几本，可真碰到难题时脑子里却空空如也？这或许是因为你还在沿用"农耕时代"的旧模式学习，结果被AI时代远远抛在身后。近期翻阅了田俊国老师的著作《学习力跃迁：像AI一样迭代自己》，这位实战派领导力专家在书中抛出了一个发人深省的观点：人与人之间的距离，本质上是认知的距离；而认知的差异，追根溯源在于学习力的强弱。想要增强学习力，靠的绝非在旧方法上死磕，而是要效仿AI的学习机制，完成**"算法升级"与"数据重构"**。
人机协作实践心得
技术选型、功能范围、边界界定，这些核心决策需要人来把控。AI 的角色是执行落地，而非替代人类做判断。具备扎实基础的人借助 AI 如虎添翼，基础薄弱的人使用 AI 则可能事与愿违。对架构、业务、工程的理解深度，决定了你驾驭 AI 的上限。AI 无法弥补个人短板，只会让强者如虎添翼。面对涉及面广或难以把握全局的问题，先启用 plan 模式进行系统性思考和步骤规划。将方案保存到项目中，防止中途打断后，新会话丢失之前的上下文。理清思路比快速写代码更关键。将大功能分解为小模块，每完成一个独立单元就提交一次。避免期待
AI时代产品经理的AGI觉醒指南
随着AI编程浪潮的席卷，旧有的研发流程已然瓦解。Anthropic的产品主管Cat Wu近期在播客中透露：他们的发布节奏，已由“月度”跃升至“周度”乃至“日度”。这并非单纯的技术迭代，而是一场深层的经济变革。Cat Wu抛出了一个直击痛点的论断：在AI时代，代码正变得日益廉价。昔日，编写数万行代码需资深工程师耗费数周，故而管理层需开会数周，反复论证其价值。如今逻辑已然逆转！若AI仅需1小时便能跑通功能，而团队却在会议室争论2小时——那么这种管理层，本身就是效率的负担！在Anthropic，其原则极为务实：
后端AI原生研发：文档驱动与人机协作全流程
文档主导、任务导向、人机协作、持续优化 AI原生研发模式 · 完整协作链路AI原生研发模式 · 完整协作链路本工作流不仅严格遵循文档划分的各阶段，更将Spec、Design、issues三大核心文档载体与Agent in the loop、Human in the loop机制深度融合，旨在完整体现文档所倡导的“通过强约束上下文降低返工成本、提升交付确定性”的核心价值。 一、工作流全景视图 这套协作工作流的本质是一个“文档主导、任务导向、人机协作、持续优化”的闭环系统。其核心链路如下： 🎯 需求输入 PR
家用路由 Q1 均价上扬，WiFi 7 份额近三成
PChome 5 月 11 日讯，洛图科技最新发布的 Q1 中国家用路由器线上市场报告指出，2026 年首季，国内主流电商平台家用路由器零售量达 274.8 万台，同比缩减 13.1%；销售额为 6.7 亿元，同比下跌 11.0%；而平均售价则逆势上扬 2.4%，达到 242.6 元。洛图科技分析认为，在存量博弈的大环境下，中国路由器市场正呈现出“总量萎缩、均价攀升、技术迭代提速”的显著特点。 目前，路由器在中国家庭的普及率已突破 92%，城镇地区更是高达 97% 以上，成为渗透率最高的智能硬件产品之一。
构建AI产品经理的思维体系
人工智能的浪潮正在深刻改变产品经理这一职业。传统产品经理侧重于挖掘用户痛点、优化体验流程以及实现商业价值，相比之下，AI产品经理则需在数据的不确定性中挖掘确定性，在技术限制与用户需求间寻求平衡。这种角色的演变要求从业者构建一套全新的思维框架。数据直觉的养成AI产品经理的首要核心能力便是数据直觉。这并非单纯指阅读报表的能力，而是对数据背后用户行为的高度敏感。当发现用户点击率下滑时，卓越的产品经理不会仅仅盯着数字，而是会深究：用户为何在此处流失？这一行为变动又暗示了什么？以智能推荐系统为例，传统方式仅分析用户
AI 赋能 Scrum 实战精要
序言本指南核心定位核心立论：1. Scrum 的本质在于经验主义、实验驱动及复杂问题的自适应框架，聚焦于「愿景 - 迭代 - 试验 - 反馈 - 调整」的价值闭环，这与产品形态、技术载体或是否融入 AI 功能并无关联。2. AI 在 Scrum 中的角色：作为团队生产力的赋能者、试验的加速器以及反馈的增效器，它并非产品的核心，也不是重构框架的要素。3. AI 不会改变 Scrum 的规则，而是极致地压缩试错成本、缩短迭代周期并加速检视与自适应过程，使 Scrum 在 AI 带来的高不确定性时代中，成为更加
AI竞争新变局：资本实力决定竞争格局
■苏向杲 今年全球AI产业融资热度高涨。DeepSeek拟募资最高500亿元；智谱AI、MiniMax等头部企业今年也相继在香港融资。海外方面，OpenAI完成了新一轮1220亿美元的承诺资本融资，估值达到8520亿美元；Anthropic也在筹划百亿美元级融资，以扩充算力储备。 这些融资事件之所以备受瞩目，不仅在于金额之巨，更在于AI产业竞争的资源结构正在演变：资本越来越多地流向算力基础设施、模型训练、工程化能力和场景生态建设，这直接关系到企业技术迭代、成本控制和商业落地的效率。过去，市场关注AI企业主