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苹果放王炸！开放大模型访问权、全家桶集成ChatGPT，人人能开发AI应用
今天凌晨，苹果召开了“WWDC 2025”全球开发者大会，并宣布在iPhone、iPad、Mac、Apple Watch和 Apple Vision Pro中集成全新Apple Intelligence功能，以提升用户体验。这些功能包括ChatGPT图像生成、实时翻译、AI视觉、生成表情符号、快捷指令、Workout Buddy等众多实用AI功能。最让人惊喜的一个就是苹果开放了Intel…- 4
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深度拆解：为什么通用 Agent 的下一站是 Agentic Browser？
01 / 缘起2025 年的 AI 科技圈，喧嚣依旧，但一个新的风暴眼正悄然形成。当多数人对 Agent 分类还停留在通用和垂类这种按领域适用性划分方式时，一个以技术载体为出发点的新兴 Agent 物种正在悄然形成行业共识——Agentic Browser（智能体浏览器）。从海外备受瞩目的Comet、Dia，到国内Fellou、豆包，以及传统浏览器厂商Chrome、夸克、QQ浏览器。一场…- 4
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一文读懂：MCP Servers架构如何像“操作系统”一样管理你的AI能力？
还记得“能力中台”这个词最火的时候吗？几乎每一家大厂都在讲“构建能力中台，实现业务赋能”。然而几年过去了，真正落地且高效运转的“中台系统”却寥寥无几，许多团队甚至在复盘中发现：传统的“中台”架构设计越用越重、越改越慢，最终成了“能力孤岛”的代名词。那问题到底出在哪？我们有没有更轻、更智能、更灵活的替代方案？今天，我们要带你深入了解一套正在被越来越多 AI 项目采用的新型架构方案——MCP Serv…- 5
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火山引擎：单机部署 DeepSeek-R1 的 W4A8 方案，部署成本减半
DeepSeek-R1 凭借其优秀的深度推理能力，一经推出便在 AI 市场掀起热潮。然而，DeepSeek-R1 包含 671B 的模型参数，基于 FP8 的数据精度，权重显存消耗接近 700GB，单卡 96GB 显存的 GPU 卡，也需要 16 卡进行多卡部署（2 台 ecs.hpcpni3ln.45xlarge 实例），多机推理之间的数据传输效率也面临极大挑战。如何在保证模型性能的前提下，提升…- 12
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AI 智能阅读助手：深入了解 Google NotebookLM 的强大功能
Google NotebookLM 使用指南1. 工具概述Google NotebookLM 是由Google开发的基于AI的文档分析工具，使用Gemini大语言模型处理用户上传的文档内容。该工具的核心特点是仅基于用户提供的源文档进行分析和回答，而不依赖预训练模型中的外部知识库，这种设计确保了分析结果与用户文档的高度相关性。工具定位： NotebookLM定位为&q…- 6
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被 Y Combinator 看中的 AI 公司，如何打造生产级提示词，实现 46% 工单自动化
大多数人对 AI 提示词的理解，还停留在和 AI ChatBot 聊天的水平。但真正的商业 AI 系统，用的是完全不同的方法。Y Combinator S24 投资的 Parahelp[1] 就是个典型例子。Ta 们帮 AI 视频创作平台 Captions 搭建客服系统，7 天就完成部署，实现了 46% 的客服工单自动化处理[2]。同时客户满意度提升了，响应时间缩短了，处理成本…- 5
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Agent设计中，PRD不只是文档，而是“代码”，是上下文，是功能本身。
ABOUTAgent开发过程中，PRD不只是文档，而是“代码”，是上下文，是功能本身。传统软件开发，和AI Agent开发范式差异巨大。这一点，在PRD（产品需求文档）的作用上就能体现出来。PRD (产品需求文档)，描述业务目标、用户需求、功能规格、非功能性需求等。它产品经理对于产品意图的阐述。传统软件，功能是静态的、固化的、边界明确的。一个需求变动通常意味着代码修改、测试、再部署。产品经理要花很…- 17
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「AI实践笔记」看AI驱动下的产品设计
“今天我准备从最近在学习AI产品说起，主要是使用Flowith进行PRD与原型自动化的实践有感”。一.写在前面 如今这个时代AI发展太快，每天都有新的概念，新的工具产生。资讯越多，焦虑想必越多。最近我也在学习AI产品，也在思考应该怎么做？说实话我现在也没有完整的答案。但是俗话说要想设计产品，必先从使用产品开始。今天我们就从使用flowith产品说起，看怎么使用…- 5
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AI大模型上线之路的测评与备案-以Qwen3和DS R1为例
之前写好基模千姿百态，应用繁花似锦，上线备案登记安全保障一个也不能少，总感觉没有到位仍需要优化补充。以两款优秀的国产AI大模型阿里出品的Qwen3和DeepSeek出品的R1为例，进一步梳理LLM上线的合规要求，侧重点在测评和备案环节。总体来看，中国对AI大模型的监管要求包含在对生成式人工智能(AIGC) 的监管模式里，即遵循技术安全、伦理道德、内容可控和数据合规等原则。法律与监管框架1《具有舆论…- 19
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企业怎样高效使用大模型 ：全栈智能体式AI是企业级AI的主要形态
“ 2025年是AI智能体元年，生成式AI是消费级（ToC）和个人级（ToP）大模型应用的主要场景，而全栈智能体式AI（Full Stack Agentic AI)则是“企业AI”（Business AI）的重点发展方向”01—引言去年参观一家大型企业的财务共享服务中心，看到一望不到头的一米长的工位上一个个弯腰曲背的身影, 我突然想起来之前几天参观的一家全自动数字化工厂（“黑灯工厂”），…- 4
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RPA+AI才是爬取公众号的正确方式
最近研究出来了躺着就可以保存公众号的办法了，说白了，就是RPA自动化操作。为什么要保存文章呢有些文章写的确实不错，讲述方法的同时又兼顾有趣在保存文章的时候，我尝试了rsshub，效果不理想。又搜索到了一些GitHub上的一些项目，但是怎么说，我总柑橘不安全，毕竟电脑里面还是有些小秘密的。。。我决定，走最为稳妥的路线手动保存！在重复过多次打开文章，点击插件，保存文章，关闭obsidian，关闭浏览器…- 6
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AI战场，腾讯向左，阿里向右
作为中国两家公开表示「追求AGI」的科技大厂，腾讯和阿里成为了「互联网大厂派」中对AI投入最激进的两个典型案例。这几天，腾讯前脚在北京开了今年的AI产业应用峰会，把主题定位「全面拥抱AI」，阿里云后脚就开了中企出海大会，继续展露全球化的野心。特别是自DeepSeek「掀桌」的三个多月里，腾讯和阿里的共同动作体现在三方面：一是自上而下快速决策承接DeepSeek流量，让这一超级入口「为我所用」；二是…- 3
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逻辑分析的四棵树：看清问题全貌的万能结构
这两天在看朋友孙淑霞老师（公众号“商业分析家suri”）的新书《结构化分析》。里面介绍了非常丰富、系统的问题分析方法。其中在“结构化拆解问题”一章中提到“三棵逻辑树”（WHAT树、WHY树、HOW树）的分析方法，我觉得这个提法很好，有助于我们细致地梳理解决问题的逻辑。本文在三棵树的基础上，补充介绍一棵树（WHAT IF树），同时从我个人的角度谈一谈这些树的“精修”和“画法”，使其表达内容更加丰富。…- 4
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一个关于AI编程/Agent的讨论
TL;DR昨天在一个群里看到一些前端的讨论, 回忆着LAMP php jquery, 似乎又有点梦回1998的感慨... 小时候因为家里的老叔叔要做CAD, 老阿姨要炒股票, 在1997年家里就有了电脑, 里面有一只33.6K的Modem于是很早就接触到了互联网... 其实更早的时候(1993年), 在响应“计算机要从娃娃抓起”的小学里就开始学习LOGO/BASIC编程, 然后初中开始就开始打OI…- 8
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声音克隆革命：OpenAudio S1上线！一句话指令，让AI声优演出你想要的所有情绪！
在声音克隆领域中，如果有情绪变化的需求，一句话两句话可以随意生成，但是如果要生成一段文本呢？ 比如用户已经写好了一段文本，那他对这段话的语气、语速快慢和情绪的表达心里已经有个大概了。 但模型生成出来的声音“方向是肯定对的”，但要抠细节的话肯定没有真人所讲述的真实，比如需要几段情绪细腻的几段话。这时候用户就只能一次次反复尝试，进行“抽卡”，直到出现你比较满意的版本。 现…- 13
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写给普通人的MCP入门指南
最近太忙了，身为程序员的我，都还没怎么去深入了解MCP。今天，终于得空把MCP“啃下来”了，这里就用大白话给大家科普下什么是MCP吧~什么是MCP呢？1.1 基础概念MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），核心目标是解决大语言模型(LLM)与外部工具的通信问题。1.2 通俗解释举个栗子?你家的智能音箱要控制空调等家居设备空调说："要用红外发指令"…- 5
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众所周知！大模型应用构建面临的 6大误区
引言人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从语音助手到智能座舱，再从医疗诊断到金融风险预测，AI 的应用场景不断拓展，展现出巨大的潜力和价值。「尽管如此，我们目前仍处于大模型应用构建初级阶段，面对复杂的应用，也会经常犯错」。为此，本文列举分享了大模型应用构建常见的6大误区（如果你参与过大模型应用的开发，很有可能也遇到了类似的问题）。误区一、强行使用生成AI每当出现一项新技术…- 5
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用户视角下的AI产品进化
文章主要盘点下ChatGPT发布至今快1000天的时间内，用户视角的AI产品形态在经历一种怎么样的趋势和变化。就讲三件事：（第1部分客观信息陈述有点长）1. 这几年用户对AI体验的感知变化里程碑2. 对模型和交互能力发展的趋势总结3. 下一阶段AI产品用户体验的跃进是什么这些年用户可以感知到的AI升级总结起来就两点：要么是模型能力在模态上的进阶，要么是交互上的创新式体验。从2022年至今主要的模型…- 6
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Agent 应用路线图
导读 在人工智能技术蓬勃发展的当下，大模型应用已成为推动各行业数字化转型的关键力量。本文将系统梳理大模型应用的核心实施路径，深度聚焦 Agent 设计与落地实践，结合前沿技术理念与实际应用场景，为从业者提供具有实操价值的方法论与经验参考。 右侧是作者技术博客里大模型技术图谱，每个方块代表一个专题，可以扫中间的二维码查看详情。 本次分享大纲：1. LLM 应用方法 2. Agent 介绍 3. Ag…- 4
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
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记忆张量联合上海交大、上海算创院等提出 MemOS：首个面向大模型记忆管理的操作系统框架
MemOS （Memory Operating System） 首个面向大模型记忆管理的操作系统框架 大语言模型（LLMs）已成为通往通用人工智能（AGI）之路的重要基础设施，然而在支持稳健记忆能力方面，仍面临难以解释、更新或迁移等根本性挑战。当前主流的LLMs架构严重依赖两类“短效记忆”：一是参数记忆，将知识固化在庞大的模型权重中，不仅更新困难，也缺乏可追溯性；二是激活记忆，如KV缓存，仅在…- 12
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 6
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一篇文章说清楚AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体
关注回复【AI】访问(aipedias.com)，领取最全AI知识库前阵子刷到一篇图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的文章，但是原图都是都是英文的，很多人看不懂。粉丝还把文章还转发给了我，所以我就硬着头皮用 AI 辅助翻译，并加了一些自己的理解，用中文给大家再普及一下AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的区别。（本文比较长，大家可以先收藏，后续遇到的时候再看）大模型中的Transfo…- 9
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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