AI前沿

当某美妆企业花费 20 万美元、耗时 3 周完成的产品调研，最终因数据同质化错失潜在缺陷；当市场团队为赶在竞品前推出新品，不得不放弃深度用户访谈，仅依赖肤浅的定量数据 —— 传统市…

在全球企业 AI 项目 95% 折戟于 “试点到生产” 的转型鸿沟时，Salesforce 在 2025 年 Dreamforce 大会上掷出重磅方案 —— 推出 Agentfor…

当千亿参数大模型的训练周期因数据传输延迟延长 60%，当价值千万的 GPU 集群有 40% 时间在 “空等数据”，当自动驾驶车辆因存储速度不足错过毫秒级刹车窗口 ——AI 行业正集…

在 AI 技术飞速发展的当下，“AI 智能体” 一词频繁出现在各类科技讨论中，然而多数人对其的理解仍停留在 “更先进的聊天机器人” 层面，甚至将普通对话工具与真正的智能体混为一谈。…

当 Copilot 生成代码的速度比人类快十倍，当 GPT-5 能根据自然语言描述自动搭建应用框架，“AI 将取代程序员” 的论调在科技圈掀起阵阵波澜。英伟达 CEO 黄仁勋曾断言…

自 1945 年冯・诺依曼在《关于 EDVAC 的报告草案》中提出 “存储程序” 思想以来，这套将程序与数据共存于同一存储器、按顺序执行指令的架构，已主导计算领域近八十载。它通过引…

在大语言模型（LLMs）席卷全球的当下，“参数规模即实力” 的认知一度主导行业发展，千亿甚至万亿参数的模型层出不穷。然而，这些 “AI 巨物” 背后是高昂的算力成本与严苛的硬件需求…

在 AI 技术飞速迭代的当下，模型规模的扩张已成为行业发展的重要趋势 —— 从早期参数以百万计的模型，到如今千亿、万亿参数的大型语言模型（LLMs），算力与数据的持续投入推动着模型…

在 2025 年的 DevDay 大会上，OpenAI 推出的 AgentKit 以 “全流程智能体开发平台” 的定位，彻底重塑了行业对 AI 智能体开发的认知。在此之前，AI 智…