AI产研大会嘉宾名单揭晓！
本次大会致力于将AI产研从"表面热闹"回归到"务实现场"。AI Coding已成为行业共识，但对ToB软件企业而言，真正的挑战才刚刚开始：需求如何引入，产品如何定义，研发如何协同，测试和交付如何保障，最终客户如何验收。为此，我们邀请了一批深耕一线实践的专家，共同探讨AI如何贯穿从需求到交付的完整链路。摒弃空洞的概念阐述，拒绝简单的工具堆砌。直击产研管理核心问题：AI究竟如何提升团队协同效率，而非仅仅加快个人工作效率。7月31日，期待与您现场相聚。●FDE最佳定位，不在客户那里●倒计时 8 天 | 客户谈A
AI效率提升10倍，为何你的下班时间仍未提前？
近一年来，我在与AI合作的过程中，始终在关注一个现象：模型运行日益迅捷，但我们的工作节奏真的同步加快了吗？起初，我主要在意模型能否完成任务。它能否编写程序，能否解析一份文件，能否根据一段指令实现某个目标。这几年，每当看到模型将原本耗时数小时的工作缩短至几分钟，我依然会感到振奋。亲眼见证某些能力从“偶尔亮眼”进化为“基本可靠”，是这个领域最令人沉醉的环节。但随着大模型应用实践的深入，我越来越重视另一个疑问：近期看到字节跳动技术副总裁洪定坤在2026年火山引擎FORCE原动力大会上的演讲，这个疑问再次被推到聚