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Ant Design X 重磅推出 AI 流式渲染引擎！
过去两年，大模型以周为单位迭代，AI 应用以日为单位上线。对话、编程、文档、报表、代码 review……所有场景都在做同一件事——让机器“边想边说”。传统 Markdown 渲染器“等全文、再渲染”的模式，在逐字蹦出的 Token 面前彻底失效；流式渲染成了新一代 AI 产品的“刚需”。Ant Design X 给出答案：XMa…- 7
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OpenAI 出圈的「AI 屏幕记忆」，我找到了关于它的最佳答案
最近 OpenAI 发布了 Codex Chronicle，让「AI 屏幕记忆」成了技术圈的热门话题。简单说，它试图让 AI 不只理解当前这一次对话，而是能持续理解你正在进行的工作上下文：它在后台持续读取屏幕内容，自动理解你在做什么、用什么工具，开发者终于不用每次对话都重新交代一遍上下文了。这个方向很让人兴奋，因为它解决的是今天 AI 助手最核心的短板：缺少长期上下文。但当我真正准备上手体验时，发…- 8
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大模型能力已过技术拐点，为何95%企业部署仍以失败告终？
近日，在由浙江图灵算力研究院主办，中国RISC-V联盟浙江中心、36氪承办举行的长三角人工智能产业融合共生发展大会上，零一万物联合创始人沈鹏飞发表了题为《生成式AI重构新商业》的深度演讲。站在2025年底这一大模型商业化落地的关键节点，沈鹏飞不仅展示了零一万物在AI 2.0时代的最新战略布局，更深刻剖析了企业如何跨越技术与应用之间的“鸿沟”，实现从“AI工具”向“AI智能体（Agent）”的范式跃…- 4
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Karpathy的AI知识库方法很好用，但不一定适合你
前段时间，大神 Andrej Karpathy 发了个两条推特，分享他是怎么做 LLM 知识库的。他的核心思路其实很简单：与其每次让 AI 去原始资料里翻答案，不如让 AI 帮你把知识编译成一个持续维护的 wiki。这话听起来挺对。但我自己试了试，又跟几个朋友聊完，发现一个问题——LLM wiki 对学习研究场景是神器，但在内容创作场景和企业知识库场景则不一定。今天就是和大家聊聊这事儿。01 学习…- 4
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蔚来推全员AI, 真能带来盈利吗？挑战在李斌说的组织心态
上周四，雷峰网独家披露了蔚来创始人、董事长兼 CEO 李斌在 2026 年新年首次内部讲话的相关内容。（附件含全文）根据报道，1 月 14 日下午，蔚来召开了一次内部会议。会上，李斌系统回顾了 2025 年的经营表现，并首次对 2026 年的个人 VAU（Vision Action Upgrade）进行了完整阐述。其中一个被反复强调的关键词是：AI。李斌明确提出，蔚来将在 2026 年加大对人工智…- 6
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企业AI智能化建设中，如何处理 “业务优先” 与 “技术优先” 的核心矛盾？
“业务要 3 天上线复购提醒功能，技术说数据不全至少要 2 周；技术想上大模型建长期能力，业务说用简易工具先解燃眉之急 —— 这项目到底听谁的？” 智能化建设里，业务与技术的 “优先之争” 几乎是每个项目的必答题。业务怕技术 “闭门造车不落地”，耽误业绩；技术怕业务 “拍脑袋提需求”，留下隐患，最后要么项目卡壳，要么系统上线后没人用。这种矛盾不是 “谁对谁错”，而是立场差异导致的诉求错位：业务聚焦…- 7
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Obsidian + Codex：把本地文档变成可被 AI 维护的知识库
最近越来越明显的一件事是：本地文件夹正在重新变得重要。几年前看 Obsidian，很多人会觉得它有点“反互联网”：都云端协作时代了，为什么还要把笔记存在本地？为什么还要用 Markdown 文件？但到了 AI Agent 时代，这个特点反而成了优势。因为 Obsidian 的核心不是一个封闭数据库，而是一个本地 Markdown 文件夹。你的笔记不是被锁在某个平台里，而是以一个个 .md 文件存在…- 10
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自己都用不好自家的产品就别卖给客户丢人现眼了！
在To B市场的采购决策中，甲方往往聚焦于乙方的品牌背书、案例清单、功能参数，却容易忽略一个最核心的验证标准：乙方是否真正将自家产品/服务内化为自身经营管理的“底层操作系统”。上周六见了一家做企业管理咨询培训公司，号称手握多家世界500强的深度合作资源，为企业提供管理咨询、市场营销、销售管理等培训。是实话这种一般我也就听听而已，但我会去了解和他们业务相关的公司自身实践（比如这家做企业咨询培训的，我…- 3
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从 Manus 1.6 看未来架构：为什么真正的工程师反而更贵了？
程序员又要被取代了？最近 Manus 1.6 的发布在技术圈子里动静不小。特别是那个 Manus 1.6 Max 和 Design View，很多人都在传“程序员又要被取代了”、“前端已死”之类的论调。怎么说呢，这种论调我听得耳朵都起茧子了。从 Copilot 到 Devin，再到现在的 Manus，每次 AI 只要稍微进化一点，就有人喊着要把咱们“埋”了。但这次，我…- 4
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Obsidian Cli 基础使用教程 AI化知识管理全过程
无论你用什么笔记软件，大概都经历过这样的时刻——刚开始觉得这个工具太好用了，每天都在记。但写到第二年，库里已经几百篇笔记，旧的没标签、没分类、没属性，新的堆在收件箱里没归置。想整理，但一想到要手动一条一条改，直接放弃😖。而且因为笔记数量变多，无论用哪种方式管理，最后都用不起来！这两个大问题，在 Obsidian 官方推出 CLI 工具、并且可以接入 AI 之后，有了完全不同的解法。Obsidian…- 7
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一键抓取链接、实时更新：AI代理如何从0帮你构建智能客服知识库？
在当今电商与跨境业务飞速发展的背景下，企业面临的一个共性挑战是：客服响应的速度与信息更新的速度之间存在严重脱节。你是否也遇到过这样的情况：客户问：“这款产品支持7天无理由退货吗？”🤐客服回答：“请稍等，我确认一下……”🤯重复数次，客户体验急剧下降。问题不在于客服是否专业，而在于客服系统无法实时掌握最新的业务信息。新品上线、活动政策调整、物流规则变化……每一项更新都需要人工录入、确认与同步，信息流通…- 4
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零售行业AI+供应链：全链路智能化的未来已来
在当今数字化浪潮的推动下，零售行业的竞争愈发激烈，供应链管理的重要性也日益凸显。AI技术的出现，为零售供应链带来了前所未有的变革，从商品的选品、订货、销售到库存周转，AI正在重塑整个零售供应链的全链路。今天，就让我们深入探讨一下AI在零售供应链中的应用，以及它如何为零售企业带来巨大的价值。 一、AI在商品选品中的应用商品选品是零售供应链的起点，也是决定企业能否成功吸引消费者的关键环节。传…- 2
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别只盯落地场景了，这5个AI价值模型才是关键！
最近看到 OpenAI 在 2026 年 3 月 发布的一篇文章，题目叫《The five AI value models driving business reinvention》（驱动业务重塑的5个AI价值模型），收在它新推出的 AI Adoption 栏目里（需要报告可以后台私信“报告”，我来发送）：文章中有一个基本判断：很多组织今天仍然把 AI 当成一组分散的 use case 来推进：这…- 4
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NotebookLM: 不就做个PPT，有什么难的
AI生成PPT这项技能，在今年年初曾一度炙手可热，成为许多技术博主、培训师集中科普炫技的重点。不过，如果你尝试过用常见的AI工具，例如Kimi、WPS或者是豆包等等，来尝试制作一份用于严肃场合的PPT的话，就会发现它们的能力还远不如人们所期待的那样成熟。这些工具生成PPT的过程基本上是这样的：用户可以提供一段简单的描述，但最好能给出一份文档，或者是大纲之类的文本材料，随后选择一套模板，AI就会接手…- 6
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Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
作者：stevenpxiao当 Harness Engineering 成为 2026 年最热门的 AI 工程话题，业界争论焦点集中在"该用多大的模型"还是"该搭多复杂的工作流"时，我们团队在落地实践中发现了一个被低估的事实——构建 Harness 工作流不是最终目的，私域和团队知识的沉淀才是真正的技术护城河。本文分享我们在 AI Team 工程交付编排系统…- 6
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AI大模型来了，性能测试工程师应该怎么做？
开篇实录凌晨1点,性能测试工程师老陈盯着JMeter生成的几十页报告,眼睛都快睁不开了。"哪个接口慢?为什么慢?怎么优化?"——这三个灵魂拷问,他要在海量数据中人工分析3-4小时。直到有一天,他试着把报告喂给ChatGPT:"帮我分析这份性能测试报告,找出响应时间超过3秒的接口及可能原因。"30秒后,一份结构化的分析报告出现了:瓶颈接口、原因分析、优化建议,…- 2
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Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期的时候，Karpathy 大神发了一个llm.wiki的想法。 这条推文火爆了。在LLM Agent时代，分享具体代码或应用的意义正在变弱，现在只需要分享想法，然后把它交给 Claude、Grok 等 Agent，它就可以根据你的需求，自动搭建一个属于你自己的个人知识库。还有最近特别火的各种 personal skill ，同事.skill、前任.skill、自己的skill，甚至卡兹克把自己…- 7
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一篇讲透 ChatSQL，建议收藏！
欢迎来到ChatSQL的世界！在大语言模型席卷全球的今天，"用自然语言查询数据库"这个古老的梦想，似乎终于看到了曙光。无论你是数据团队的负责人、一线的数据分析师，还是对这一领域充满好奇的技术观察者，理解ChatSQL的本质、边界与落地真相，都将帮助你在这波浪潮中做出更清醒的判断。在本文，让我们一起探讨几个问题：ChatSQL是什么？它是如何工作的？它真正能解决什么问题，又在哪里…- 2
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钉钉这一次能硬起来吗？
朋友问：钉钉十周年发布会，没喊你去杭州逛逛？我说，热的要死，本来咱也是小人物，怎么可能；另外往那一坐一上午，我也受不了，怕长痔疮。不过，企服这条赛道，我一直盯着看，所以，钉钉今天搞大动作，肯定不会错过；整个一上午，我让AI帮我看直播，替我把无招讲了什么扒下来。开场时，介绍里提到吴妈要发言，但最后好像没播，不知道是去了还是没去；这些细节无所谓，我主要关注：他想传递什么，产品到底迭代到了哪一步了？能不…- 4
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从聊天窗口到多 Agent 控制台：一次 AI 编程协作范式的转移
过去一段时间，随着工作中 AI Coding 的占比越来越高，我逐渐感觉到当前 AI Coding 的协作范式已经不适合我了。当前主流的 AI 开发过程，仍然是人与一个 Agent 围绕同一个任务持续协作。但我在日常工作中，已经习惯于同时操控多个 Agent 并行执行任务，在关键节点做 Review，并对最终结果进行验收和整合。这篇文章想讨论的，是 AI 编程协作范式的转移：人与 AI 该如何分工…- 6
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两年前对AI影响用户研究的预测，哪些应验了，哪些被打脸
我们往往高估技术的短期影响，而低估其长期影响。— Roy Amara距离我写那篇《ChatGPT 将如何影响用户研究工作》已经过去差不多两年了。站在 2025 年的末尾，回看 2023 年 4 月那个“百模大战”刚刚拉开序幕的时刻，当下的我们正处于 Amara 定律的哪个阶段？年尾，我重新审视了当年的预测。如果你问我 AI 的能力变强了吗？答案是肯定的。但如果你问我“用研的工作方式彻底…- 3
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红杉定调：AI Agent要“吃掉”1万亿美元服务市场，下一个十年最大赛道浮出水面
20年前，硅谷传奇投资人Marc Andreessen喊出“软件正在吞噬世界”的论断，彼时无人能预料到，SaaS、云计算、移动互联网会掀起一场颠覆全球产业的革命，诞生出无数千亿级商业传奇。20年后的今天，红杉资本发布的一篇深度文章，以一张清晰的四象限矩阵图，为AI时代的下一个十年定下了核心基调——服务就是新的软件，而AI Agent正在一口一口，吃掉整个超1万亿美元的服务市场。这不是简单的岗位替代…- 1
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AI 知识层：让每个 Agent 都变聪明的双层系统
本文为你介绍一套双层系统，能让你运行的每一个 AI 智能体都变得更聪明。20 分钟即可搭建完成，效果会逐日提升，且完全开源。安德烈・卡帕西近期提到，他现在把大部分 Token 开销从代码转向了知识管理。这篇帖子引发了广泛共鸣，因为它点出了所有人都能感受到的问题：你的 AI 智能体根本不了解你。每次对话都从零开始，你要反复解释你的业务、你的风格、你的目标、你的上下文，而输出内容千篇一律，因为输入没有…- 5
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忘掉 Rule of 40：在 AI Rollup 时代，我们要追求的是“Rule of 60”
在看项目的过程中，我经常被 LP 问到一个问题：“老谭，现在 SaaS 公司都不好过，Salesforce 和 Zoom 的增长都放缓了，你凭什么觉得 AI Rollup 能跑出更好的回报？”这是一个好问题。在过去的十年里，软件投资的黄金法则一直是 “Rule of 40” ——即一家健康的 SaaS 公司，其营收增长率与利润率之和应达到 40%。通常是高增长（30%）+ 低利润（10…- 4
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