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阿里云 CIO 蒋林泉:AI 大模型时代,我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地?
阿里云 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,指出 AI 是时代“大电梯”,企业需迅速搭乘。介绍阿里云数字人多场景应用成果,提出 RIDE 方法论助企业落地,还剖析翻译与 Agent 模式要点及 E2E 落地关键。
基于大模型(LLM)的自选股智能分析系统,让AI帮你盯盘,每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统,免费零成本运行,获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据,自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点,还给出上手步骤、适合人群。
一个投资人与他的AI龙虾助手70天真实协作笔记|甲子光年
恒海奇点创始人姜海舟分享与OpenClaw构建的AI Agent协作系统70天经验。他指出企业AI化瓶颈在信息结构,提出四个判断,包括AI缺信息、‘眼高手低’者赢、AI不裁人、‘吓尿点’临近,认为窗口期只剩3 - 6个月。
前Meta工程师爆料:17人团队15个H-1B!一夜之间80%对手没了?
美国政府将H - 1B申请费用门槛提至10万美元,引发各方讨论。黄仁勋、奥特曼等支持,也有人认为会打击美国创业企业。此新规或重塑全球人才格局,让其他地区有机会吸纳人才。
Data Agent 落地挑战:忽略技术框架、语义能力和运营体系,投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大,90% 难点源于软件工程,统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系,投入可能打水漂。掌握相关要素,才能让 AI 代理落地应用,提升企业数据智能化效率。
英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业,打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生,CUDA曾是失败项目,却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划,创新源于多元互动。
亏到发疯!AI编程独角兽年入2亿8,结果用户越多亏得越狠
TechCrunch调查发现,AI编程公司虽收入和估值高,但普遍亏损。其运作成本高,大语言模型调用费占大头,用户越多成本越高,且市场竞争激烈。公司尝试自研模型、被收购、降价、提价等方法扭亏。
模型越强,人的判断力越值钱:微软CEO破解“AI替代”焦虑
微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’,指出企业要构建AI学习闭环,让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念,强调人的判断力在AI时代更有价值,给出构建学习系统的具体方法。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来,企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化,将单元格变为AI“工位”,汇集AI工具、沉淀业务系统,还融合表格与文档、支持提醒功能,解决企业痛点。
Fable 5.1变身Token刺客,几分钟烧光额度!AI圈掀起「榨汁革命」
Anthropic发布的Fable 5.1虽性能强但极耗Token,引发开发者不满。当前AI产业面临算力饥渴与Token通胀问题,企业落地AI痛点多。迅策科技的TokenCloud平台能助力企业高效转化Token,还介绍了其配套产品TokenOS。