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快手：万人组织AI研发范式跃迁之路
从2023年到2025年，快手在研发效能领域持续探索和积累，找到了借助AI平滑通往「研发智能化」的路径。一路走来，积累了大量的洞察和经验，本文系统性地做了深度总结。核心内容：三阶段演进路径：平台化、数字化、精益化（2023-2024年）：建设一站式研发平台，并标准化需求和工程流程，工具渗透率>95%，流程自动化>94%通过建立效能模型，识别交付瓶颈，需求交付效率、人均需求吞吐量均大幅提…- 5
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NL2DSL2SQL是实现ChatBI的正确技术路线吗？
NL2DSL2SQL是实现ChatBI的正确技术路线吗？核心观点：在当前技术阶段，NL2DSL2SQL（自然语言 → 领域特定语言 → SQL）不仅是实现企业级 ChatBI（对话式商业智能）的“正确”技术路线，更是确保其准确性、安全性和可维护性的“务实”路线。它通过引入一个结构化的中间层（DSL），有效解决了直接将自然语言翻译为 SQL 的诸多弊端。尽管该技术…- 5
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一文搞懂监督学习中的分类模型！
分类模型（Classification Models） 是监督学习中的另一大核心分支，目标是将输入样本正确地划分到预定义的类别中。与回归模型预测连续值不同，分类模型的输出是 离散的类别标签。典型的分类任务包括垃圾邮件识别（邮件 → 正常/垃圾）、疾病诊断（患者症状 → 是否患病）、图像识别（图片 → 猫/狗/人）等。在分类方法中，有的模型通过 概率推断 来进行分类（如逻辑回归、朴素贝叶斯），有的依…- 6
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AI+X 大模型专区学习（史上最丰富🥳）
Datawhale学习 项目来源：Datawhale团队、百度智能云、飞桨AI+X系列：和学习生态伙伴联合发起，将人工智能（AI）与各个学科、领域、行业（X）结合， 激发无限潜力和创造力（X），让学习者拥有更多可能性（X）。本期学习包含大模型和基础知识两大专区，共9个学习内容，详情如下（本次学习资料均已开源，详情链接可见文末）：本 文 目 录1. 学习报名方式2. 组队学习模…- 6
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一家AI公司的两周转型小龙虾实战故事
Nodesk AI创始人宋健和他的创业公司NoDesk AI，在过去两周里，完成了一场极限AI竞赛：2025年春节前，OpenClaw开始爆火。NoDesk AI创始人宋健带着团队，用两周时间开发了新产品DeskClaw。最初，NoDesk只是为了内部使用，让自己的电商Agent业务团队基于OpenClaw提升效率。但开发完成后，团队感受到外界喷涌的需求，马上决定对外发布。2026年2月14日，D…- 5
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声网对话式 AI Studio 零代码也能快速开发对话式 Agent
在对话式 AI 应用场景爆发的当下，开发门槛高、模型参数调优复杂、多供应商资源整合繁琐等行业痛点，成为了很多企业与开发者的烦恼。在 RTE2025 实时互联网大会上，声网正式发布了对话式 AI Studio 1.0，以 “零代码生产级智能体工厂” 为定位，直击行业痛点，凭借可视化编排、全流程模块化设计与生态化资源整合，让不懂代码、不熟悉音频参数的使用者也能在 1 小时内打造专属智能体，打破技术与效…- 4
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「推荐系统中的特征工程」1. 特征工程基础知识介绍
本章目录 一、特征的基本概念二、特征工程介绍三、特征工程的基本思路和方法 1. 根据不同数据类型来构建特征 2. 构建特征的流程和步骤四、构建特征的基本原则 1. 能用简单的模型先用简单的模型 2. 特征不是越多越好，需要挖掘能够代表事物本质的特征 3. 尽量…- 9
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GPT-5.4、OpenClaw冲击波：未来2-3年内，80%的测试工程师会被裁掉？
（令人神往的、未来自动化测试的“梦想”场景）2026年3月6日，OpenAI 再次投下一颗震撼弹——GPT-5.4 的正式发布。如果说之前的AI还在“动嘴”，那么GPT-5.4则是真正拥有了原生的计算机使用能力（Computer Use）。它能像人类一样操作电脑，规划和执行跨应用程序的复杂任务，甚至可以通过编写代码或发出鼠标键盘命令来控制软件。紧随其后，以OpenClaw为代表的AI Agent框…- 5
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雇佣过目即忘的天才：为什么企业级AI总在浪费钱？| 甲子光年
智能，并非由算力堆砌而来。无论是人类大脑还是硅基系统，维持稳定判断的前提只有一个：记住过去，才能读懂现在。没有记忆，再聪明的推理也只能停留在临场反应。在克里斯托弗·诺兰的电影《记忆碎片》中，主角拥有完整的旧记忆，但在一场意外后无法形成新的长期记忆，他只能依靠拍立得和纹身保持与世界的连接。今天的AI Agent也是如此：学习过静态知识库，可以执行任务；但却缺乏连续性，动态数据割裂。行业的主流解法是给…- 8
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生成式AI与组织变革：从技术工具到组织能力的范式转变
一家估值超过100亿美元的企业，规模会有多大？硅谷的人工智能搜索初创企业Perplexity会告诉你，只有247人，而这家企业的估值已经达到140亿美元。另一家硅谷的初创企业Cursor AI更为极端，大约30人便足以维持这家估值约90亿美元的企业的运转。仅从企业规模上就可以看出，AI时代成长出来的企业与传统企业有着明显的差别。一个如此大体量的公司，只需要这么少的人数就可以维持运转，可见它背后的管…- 4
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我做了个Claude Skill：一键复刻任意公众号的排版
痛点：看到好的公众号排版，只能干着急刷公众号时看到喜欢的排版风格，想模仿？手动调样式太费劲：字体大小、行高、段距、颜色......调半天还是不对劲。现成工具又都是固定模板：简约风、科技风、文艺风......总有 3-5 个固定主题，很难找到完全符合自己喜好的。我做了个 Claude Skill，解决这个问题：输入任意公众号文章链接10 秒自动提取样式立即变成你的主题从固定模板，到无限定制。核心功能…- 6
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企业 AI 应用的两个残酷真相
过去两周，我们针对 40+ 家头部企业的 CIO 和数字化负责人，进行了《2026 中国企业 AI 应用成熟度》的第一轮摸底。我们预想过 AI 落地难，但没想过“体感”和“现实”的偏差会这么大。在问卷的自评环节，46% 的企业自信地表示，AI 已经 “嵌入关键业务流程”（Level 3）。但当我们用更严苛的“责任模型”去校验时，这 46% 的企业中，有近八成被打回了原形。最终通…- 3
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OpenAI发布Frontier：一个企业级的Agent构建平台，把 AI 变成企业里的“数字同事”，那么OpenAI Frontier能做什么？
这两年我们聊大模型，大多数讨论都集中在模型本身：更强的推理能力、更长的上下文、更好的代码能力。但今天 OpenAI 发布了一个全新的帮助企业构建AI Agent的平台：OpenAI Frontier。这个平台不再是一个强大的模型或者单体应用，而是一种“基础设施能力”，是旨在改变企业如何使用 AI 的平台。OpenAI发布的Frontier平台大概是要解决一个问题：如果 AI 要长期参与企业工作，它…- 1
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客服领域AI Startup领头羊Sierra凭啥估值100亿美金？
一、Sierra背景Sierra 于2023年由Bret Taylor和Clay Bavor联合创立，总部位于旧金山，专注于为企业客户服务领域提供自主AI Agents。在成立后的不到2年时间估值实现了三级跳，最新一轮融资的估值到了"不可思议"的100亿美元，妥妥跻身进全球估值最高的AI Startups行列了。2024年2月的Seed Round融资1.1亿美元，估值近10亿…- 10
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从本体到AI原生，从知识库到Skills技能库
对于本体论应用场景，实际我前面很多文章都谈到过，既可以通过本体建模去驱动AI原生应用生成，又可能通过本体模型去驱动应用自然语义推理。但是大部分企业往往已经是在IT系统减少的末期，并不存在大量新系统建设需求，因此应用本体论的场景可以总结归纳为：所有本身不产生大量数据，而是使用数据，将数据应用到安全，控制，分析，推理，预测的场景。这些场景实际都适合采用本体论进验证并逐步推广。而对于辅助决策类场景，这个…- 8
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AI 辅助前端动画开发
本文介绍了AI辅助前端动画开发的实践方案与技术思路，核心围绕解决传统动画开发中“参数难获取、沟通成本高、反复返工”等痛点展开。作者以 After Effects（AE）为动效源头，构建了一套基于 MCP（Model Context Protocol）工具链 + Cursor AI IDE 的协作工作流，强调“L3级自动驾驶”——即AI生成关键步骤，但保留开发者随时介入…- 10
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免费｜超详细AI组织转型指南与案例（建议收藏）
在 AI 加速演进的当下，越来越多的组织开始意识到一个现实问题：真正的挑战，已经不在于“要不要用 AI”，而在于组织和领导者是否具备跟得上的能力与节奏。技术迭代的速度，正在系统性地超出传统战略规划和组织调整的反应周期。最近发现一本由OpenAI在去年底发布的一份面向管理层的行动指南《Staying ahead in the age of AI》（《在 AI 时代保持领先》），一起分享交流～这份指南…- 4
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全网都在预测DeepSeek-R2功能，但它如何“落地企业”呢？
文丨金樽月 来源丨Agent智能体2025年伊始，DeepSeek-R1的开源，将大模型竞赛的焦点从“谁更贵、谁更闭源”，拉回到了“谁更强、谁更开放”的技术本质。 它用惊人的成本效益比，证明了中国在基础模型领域已经拥有世界级的竞争力。 在这场技术狂欢中，一个自然的期待开始蔓延：我们何时能迎来更强的DeepSeek-R2？它是否会带来颠覆性的多模态能力和更无限的上下文窗口？ 这些期待合情合理，但可能…- 4
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YouMind：一款懂输入、思考、输出闭环的 AI 创作工具
先把时间拨回到 1870 年代那时候，如果你走在纽约的街头，可能会看到一种叫弧光灯（Arc Light）的东西。它很亮，亮得惊人，亮到甚至有点刺眼。但这玩意儿有个大毛病：就是它的光线太强烈了。它只能挂在工厂的高顶上，或者立在空旷的广场上。如果你把它搬进家里，那刺眼的亮光能把你的眼睛晃瞎。爱迪生当时看着这玩意儿，说了一句这样的话：“I saw the thing had not gone so fa…- 6
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当 AI 走出会议室：钉钉为什么率先抓住了“多数人的场景”？
钉钉在 8 月十周年时，提出了一个「蕨」的思维：AI 应该像蕨类植物，不声不响，但会以极强的生命力，细密地渗透到每个角落。过去的几个月，它似乎正在践行这一点。相比 AI 赛道的喧嚣，钉钉的迭代几乎没怎么「喊」，但如果你去翻翻它的更新日志，会发现一个很有意思的事实：从 8.0 版本以来，它几乎维持着 3 周一次的升级频率。在之前那篇《十周年，钉钉“盯”上了 AI 硬件》中，我们深度体验了它的 AI …- 6
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Manus公告里的这8000万虚拟计算机究竟是个什么来头？
这可能是你第N次听到AI Agent（智能体）这个词，但这次，它真的开始“上班”了。当Meta宣布收购Manus（蝴蝶效应）时，Manus也对外发布了一则真正让技术人瞳孔地震的数据：Manus距今已经创建了超过8000万台“虚拟计算机”。8000万台？这数量听起来能堆满好几个数据中心。但别误会，这些不是摆在机房的铁盒子，它们是为AI Agent配备的私人办公室——一个绝对安全、隔离的运行环境。简单…- 3
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AI领先者的三大增长内核
在当前全球供应链承压、外部不确定性增加的背景下，中国企业的经营韧性正面临现实考验。成本上升、竞争加剧、利润收窄，已成为许多行业不得不面对的新常态。传统手段渐显乏力，增长的新动力究竟在哪里？一项覆盖全球2000名企业决策者的研究揭示了一个清晰的分水岭：只有约8%的“领先者”企业，通过将AI深度融入核心战略，实现了显著优于同行的增长与回报。埃森哲的全球调研进一步证实了这一趋势：这些年收入超百亿美元的领…- 3
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AI都能看片子了，放射科医生为什么却成了香饽饽？
在不少人看来，AI 不只是一次生产力革命，更是一场缓慢但深刻的社会变革。当 AI 带来效率大幅提升，一个老问题又重新被提起：人会不会因此被取代？如果 AI 能比人类做得更快、更准，那些工作岗位，是不是就没有存在的必要了？现实并不总是这么直接。在所有 AI 的落地路径中，医疗影像诊断是进展最明确的场景之一。早在 2017 年，斯坦福团队推出的 CheXNet 就已在肺炎识别任务上超越专业医生。到今天…- 4
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