「落地能力」共找到 4111 篇相关文章
让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度，指出开发中‘简单’是假象，复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点，通过案例说明其落地困境，提出将其视为系统组件，先求稳定可靠，还提及开发思路、模式及最新进展。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
AI越来越强大，如果客户都去自研了，那企业软件市场会怎么样？
AI能力变强、门槛降低，引发企业软件开发是否会被颠覆的讨论。企业不会自建核心系统，因要专注核心业务且不想承担维护等成本。真正威胁是用AI重新设计产品的同行，技术更替规律下传统SaaS公司需警惕。
垂直赛道 Agent 闷声发财指南：如何实现一年超千万营收？
本文围绕垂直赛道的2B Agent展开，分享了语核科技创始人的产品理念与经验，探讨了如何找到有价值的场景、构建高价值闭环。还介绍了客户的应用情况、对Agent的看法及选型考量，强调其商业价值与落地挑战。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
500万视频数据集+全新评测框架！北大开源主体一致性视频生成领域新基建OpenS2V-Nexus，生成视频 「像」 又 「自然」
北大团队推出开源套件OpenS2V - Nexus，含全球首个S2V细粒度评测基准OpenS2V - Eval和500万条高质量人物文本视频三元组数据集OpenS2V - 5M，还评测18个S2V模型，揭示主流模型能力差距。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松：企业实现 Agentic AI 价值的关键在于三大技术准备
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松在峰会表示，正处 Agentic AI 爆发前夜。其爆发源于大模型能力发展、协议出现、推理成本降低等因素。企业实现其价值需做好三大技术准备，还推荐了 6 月 27 - 28 日的 AICon 北京站活动。