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豆包视频生成模型1.0 pro fast正式发布：提速3倍，价格直降72%
为进一步平衡 AI 视频创作在速度、效果、成本的体验，10月24日，火山引擎正式上线豆包视频生成模型 1.0 pro fast（Doubao-Seedance-1.0-pro-fast）。该模型在继承 Seedance 1.0 pro 模型核心优势的基础上，实现了显著的效率突破：生成速度最高提升约3倍，价格直降72%，成为企业和创作者规模化制作内容的理想首选。目前，Seedance 1.0 pro…- 0
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当AI学会“听”：声音识别到声音理解，AI到底是怎么听懂的？
最近有人问我一个挺有意思的问题：“风电机组的噪声能不能用AI识别出故障？”这问题听起来很工程，却又有点浪漫。因为它的本质，其实是在问——AI能不能“听懂世界的声音”？今天我就想从一个AI产品经理的角度，聊聊这个话题。从风的声音，聊到人的声音，再聊到AI的“耳朵”，看看它到底在听什么，又能听出什么。我们怎么让机器，真的“听懂”这个世界。一、声音识别的三层世界如果你从产品的角度去拆“AI听声音”这件事…- 0
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LongCat-Video 视频生成模型正式发布，探索世界模型的第一步
要让人工智能真正理解、预测甚至重构真实世界，“世界模型”（World Model）已成为通往下一代智能的核心引擎。作为能够建模物理规律、时空演化与场景逻辑的智能系统，世界模型赋予AI“看见”世界运行本质的能力。而视频生成模型有望成为构建世界模型的关键路径——通过视频生成任务压缩几何、语义、物理等多种形式的知识，AI得以在数字空间中模拟、推演乃至预演真实世界的运行。基于这一关键目标，美团 LongC…- 0
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AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
一、前言随着AI技术的快速发展，AI辅助编程已成为提升研发效率的重要手段，也是不可逆转的编码新方式。AI编程工具也从原本根据上下文自动生成补全代码片段发展到以Cursor为首的各种AI编辑IDE及CLI工具，这些工具将编码效率提升至前所未有的高度。在这一背景下，国内外许多公司都在宣传AI工具帮开发者提升多少效率，但问题是如何通过指标准确衡量这些工具带来的研发效率提升呢？同时由于不同的AI编程工具各…- 0
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上下文工程崛起：Manus天才少年Peak Ji揭示AI Agent核心突破
一个任务50次工具调用，上下文无限膨胀，性能急剧下降——这就是AI Agent面临的核心挑战。一位中国90后天才提出了革命性解决方案。在ChatGPT引爆全球AI热潮后，一个全新的领域——上下文工程正在悄然崛起。当各大科技公司还在比拼模型参数规模时，一位来自中国的年轻技术天才已经找到了让AI真正智能化的关键所在。他就是季逸超，更为人熟知的名字是Peak Ji，Manus的联合创始人兼首…- 0
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如何让你的内容出现在AI生成的答案中？
十年前，我们搜索「上海最好吃的小笼包」，Google或百度会给出一串网站链接；今天，在DeepSeek、ChatGPT或Google的生成式搜索（SGE，Search Generative Experience，AI 搜索体验）中输入同样的问题，会得到一份整理好的答案清单，还附上了理由与来源。这就是SEO（Search Engine Optimization ，传统搜索引擎优化） 与GEO（Gen…- 0
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「基于智能体的企业级平台工程」建设完美指南
当DORA在2024年报告中深入探讨平台工程时，一个关键发现引人深思：虽然82%的企业声称在实施平台工程，但只有不到一半的开发者感受到了真正的价值。究其原因，许多企业将平台工程误解为"工具堆叠"，而非真正的"体验设计"。然而，正当行业在反思如何构建更有效的内部开发者平台（IDP）时，一场更深刻的变革已经到来——智能体（AI Agents）正在从实验室走向生产…- 0
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DeepSeek-OCR：让 AI"一眼看懂" 文字的黑科技来了！
🤔这玩意儿到底是啥？简单来说，DeepSeek-OCR 是一种全新的 "上下文光学压缩" 技术。听不懂？没关系，我给你举个例子：传统的 AI 看文字：就像你一个字一个字地读文章，读 1000 个字就要处理 1000 个 "信息单元"（专业术语叫 token）。DeepSeek-OCR 看文字：就像你 "咔嚓" 一下给文字拍张照片，然后 A…- 0
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基于LangGraph 构建临床问诊助手实践
一、背景：医疗场景下的“患者问诊录入”痛点 在诊所或医院的日常运营中，“患者信息录入”（Patient Intake）是必不可少的环节，但现有方案始终存在局限：在线表单僵化：固定字段无法像人类沟通那样灵活调整——比如患者提到“胸口闷”时，表单无法主动追问“闷痛持续多久”或“是否伴随出汗”；电话问诊低效：依赖医护人员人工沟通，而医疗资源本就紧张，这种方式不仅占用大量时间，还难以规模化覆盖更…- 0
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马斯克 Grok imagine 完整使用指南：工具、案例、提示词，看这一篇就够了！
金秋十月，AI 视频圈简直“杀疯了”！谷歌 Veo3.1 1080P 新版刚上线，Sora 2 连夜放出 15 秒免费体验，中国团队又甩出影视级新模型 Gaga-1。但能让全球网友集体“上头”的，还得是马斯克家的 Grok Imagine——为啥？无他。生成丝滑、运镜电影级、可免费白嫖、尺度大、还能一键高清，谁不爱？看看这个图生视再看看这个文生视频：上次写完《马斯克大尺度视频AI Gro…- 0
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LLM稳定JSON输出，终于摸清了
JSON 格式作为轻量级数据交换格式，已成为 API 接口、数据存储、系统集成中的 “通用语言”。然而，传统大语言模型（LLM）在生成 JSON 时，常面临格式错乱、字段缺失、语法错误等问题 —— 可能因自然语言表述偏差导致括号不匹配，也可能因复杂逻辑处理遗漏关键参数，最终让自动化数据流转 “卡壳”，不仅增加人工校验成本，更可能引发下游系统故障，成为业务效率提升的隐性瓶颈。LLM 稳定 JSON …- 0
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涌现节点｜AI安全的“皇帝新衣”：你的千亿级模型投资，正建立在一场集体幻觉之上
我最近看到了两个数字，它们之间的鸿沟大到足以让任何一个在AI行业里摸爬滚打的人感到一阵寒意。第一个数字是53美元。一份来自OS-Harm基准测试的报告[1]显示，跑完一套自动化的AI安全评估，成本可以低至53美元，耗时不过5小时。这听起来简直是天赐福音，对吧？便宜、快速、结果漂亮，完美契合了当下这个“AI必须快”的时代精神。第二个数字是2560万美元。这是跨国工程巨头Arup公司在2024年初实实…- 0
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当AI学会遗忘：浙大团队用"睡眠机制"破解大模型记忆难题
大模型的长期记忆一直是"甜蜜的负担"——功能强大但成本高昂。浙江大学团队推出的LightMem系统，通过模仿人脑的三层记忆架构(感知记忆→短期记忆→长期记忆)，实现了"鱼与熊掌兼得"：在GPT-4o和Qwen模型上，准确率提升最高10.9%，同时token消耗降低117倍，API调用减少159倍。AI的智慧不在堆砌算力，而在优雅地过滤噪声、分割语义、异步整合…- 0
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CodeFlicker：快手推出的 AI 原生 IDE，让代码开发更高效！
今天刚好看到快手推出的这个 AI 代码编辑器，真的是卷呀！🌟 工具名称：CodeFlicker🔗 工具地址：https://www.codeflicker.ai/一、工具介绍 🛠️CodeFlicker 是快手最新推出的一款 AI 原生编程工具。通过自然语言交互，它就能帮你写代码、补全逻辑、修复错误，甚至可以根据你的描述自动生成一个完整项目。与传统编辑器不同，CodeFlicker 内置…- 0
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用Claude/Cursor写代码?小心这10个致命漏洞!
说实话,最近用Claude Code和Cursor写代码真的是爽到飞起。以前要花一天才能搞定的功能,现在可能一两个小时就能跑起来了。但你想想,这种速度背后藏着什么问题?速度的代价真的是,我们现在写代码的速度越来越快,但很多人根本没意识到,AI在帮你生成代码的同时,也可能在悄悄给你埋雷。你看啊,以前一个团队可能只有5个人,代码量也就那样,出了安全问题还能慢慢排查。但现在呢?用了AI工具之后,一个人的…- 0
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如何理性认识AI能力边界？Jason Wei斯坦福的分享给出一个理解框架
当前，对生成式AI的理解普遍存在着两极分化，一极是技术乐观主义者，他们见证着AI能力以前所未有的速度扩张，几乎每天都在刷新我们对“可能”的认知，似乎“AI无所不能”的时代已经来临；另一极，则是身处一线的企业和开发者，他们在将这些强大能力转化为可靠、可规模化的商业价值时，却面临着巨大的现实挑战和不确定性。这两极之间的巨大鸿沟，源于对AI能力边界的普遍误解。人们往往将其视为一条平滑、持续推进的战线，而…- 0
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浅谈Agent、信息召回与语义索引
本文是来填之前挖的一个坑，语义索引。这个东西的使用场景与Agent、RAG召回等强关联，就放在一起谈。由于一些原因，本文不会做太具体方案的讨论，但我尽量让读者明白我的认知角度。（根据我的经验，即使说得很清楚，也会有一大帮人觉得这不够具体。基本上是否能看懂我的这个思路，和是否能实际应用的相关度很高。所以中间这部分的工作量我就可以省了）1、Agentic Search与2023年的传统RAG不同，目前…- 0
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Deepseek OCR vs. PaddleOCR-VL vs. MinerU 的简单应用测试
TL;DR本文主要从使用的角度，通过两个实例（建筑预缴凭证以及带公式的文章）使用MinerU、DeepSeek OCR、Baidu PaddleOCR-VL做个简单的测试对比，实际观察一下现在这些主流OCR产品的实际效果。并基于我在建筑行业的经验分析一下在行业使用的场景。让我们开始吧！21年左右，由于工作关系，OCR是我非常关注的一个领域。原来在工作中，曾经将发票、送货单、预缴凭证、手写凭证等扫描…- 0
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笔记界的 DeepSeek？用AI重构你的知识整理方式
上周末刚准备早点睡，结果学习视频太多整理不完，又熬了个大夜。第二天和我朋友诉苦聊到了一款AI工具。它不是新的大模型，而是一款能够把音视频转文字的AI工具，不过能够做到这个的AI多了去了，它有什么独特的地方吗？我自己用了之后发现还真不一样，它能把内容一键转成笔记 + 思维导图 + 播客。还有个AI学习功能特别好用，一会和大家细说。Ai好记，可以一键把B站/小红书/抖音/小宇宙等音视频转成图文笔记和思…- 0
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2025，为何“体感上没有AI爆款应用”？
到了年底了，近期会更多进行一些复盘总结！回望2025年初，不管是产业界还是资本市场，大家都对2025年AI应用的大踏步发展寄予了很高期望，C端的应用，B端的Ai Agent，时至年底，总体的情况是怎么样的呢？没有人会否认AI的超强能力，但是从实际的发展来看，2025年至少在应用端是全面低于预期的。C端除了chat 聊天，似乎也没有什么爆款，B端本来被认为是AI agent元年，但是到年底，除了少数…- 0
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AI Coding 赛道，快手搅局
有点意思，快手也正式入局到 AI Coding 赛道了。昨天下午，我看到一条消息，快手正式发布 KAT-Coder 系列模型。没想到，快手也要开始做 Coding 模型了？查了下，他们其实在月初就发布过两款 Agentic Coding 大模型：KAT-Coder 和 KAT-Dev。其中，KAT-Dev 是开源模型，参数规模为 32 B 左右。KAT-Coder 则是闭源旗舰模型，直接对标 Cl…- 0
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AI超算小魔盒，Dell Pro Max With GB10助你开箱即战！
万众瞩目的时刻来了！曾在2025戴尔科技全球峰会上惊艳四座的Dell Pro Max With GB10，终于登陆国内市场。这款备受期待的AI实力派新品，究竟藏着哪些硬核惊喜呢？小编先带你一睹真容！六招儿惊艳全场Dell Pro Max With GB10，被冠以“AI超算小魔盒”之称。它的强大，可归结于六大核心能力：从内在的超级芯片与统一内存，到外在的小巧精悍与开箱即用，再到疾速畅联的高速网络与…- 0
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AI智能体元年：六大实战启示
成功部署AI智能体绝非易事。在AI智能体兴起一年后的今天，一个共识日益清晰：要想做好这件事，需要下真功夫、硬功夫。过去几个月，我们已探讨过生成式AI在价值创造和规模化方面的潜力。本文希望帮助致力于AI智能体部署的企业少走弯路、实现价值创造。智能体驱动的企业转型，有望带来前所未有的生产力跃升。部分企业已在探索中尝到甜头，但更多企业被困于瓶颈中，投入与产出不成比例，甚至不得不走回头路：在智能体失灵之处…- 0
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以大模型和图谱驱动的企业综合分析系统构建思路
关注艾知 体验AI一句生图随着AI技术的不断发展，其表现出的“推理思考”能力在金融分析场景有广泛的应用空间。通用的大模型应用在具体的金融分析场景存在一些缺陷： 1）传统模型约束大模型推理，赋能程度较弱 2）未充分结合外部公开数据，行研报告、供应链信息等 3）报告内各章节之间内容相对独立，大模型分析没有充分考虑不同数据间的联动关系和因果关系 由此分析，总体系统的功能需求改进方向就比较明确了： 1. …- 0
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