AI前沿

在数据驱动决策成为企业核心竞争力的当下，无论是大型集团还是中小商家，都坐拥海量可指导关键决策的业务数据。然而，将这些原始数据转化为可用洞察的过程，却长期受困于繁琐的人工操作与技术门…

在 AI 智能体技术飞速发展的 2025 年，OpenAI、谷歌、阿里巴巴等巨头纷纷推出针对特定任务的优化模型，然而，AI 智能体在处理多步骤、长时间跨度的长时任务（longer-…

当 AI 购物智能体访问美国零售网站的流量在一年内激增 4700%，当商家既担心错过这股消费新潮流，又恐惧恶意机器人带来的数据爬取、信用卡盗刷等欺诈风险，全球支付巨头 Visa 推…

当传统大语言模型（LLMs）因依赖人工标注数据、无法动态适配新任务而陷入 “能力停滞”，MIT 团队推出的 SEAL（Self-Adapting LLMs）技术，以 “模型自主生成…

当企业为适配新业务场景对 AI 模型进行微调时，常面临两难困境：全量重训需投入数百万美元、消耗数周时间，还可能导致模型 “灾难性遗忘”—— 丢失此前习得的关键能力；而完全不更新模型…

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。…