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AI时代CRM的重生之路：阿里云上的Salesforce如何改写SaaS规则？
AI 浪潮下传统 CRM 面临效率、合规与智能融合等问题。阿里云上的 Salesforce 展出“中国定制化 AI CRM”方案，历经六年探索，从合规、生态到 AI 闭环构建能力，通过多行业实践重塑企业增长逻辑，为 SaaS 行业提供范本。
斯坦福&SambaNova联手发布ACE框架：上下文即战力
文章介绍了斯坦福与SambaNova联手发布的ACE框架。它解决传统提示工程缺陷，将提示工程升级为智能体自我演化体系。通过“生成 - 反思 - 策展”闭环，实现上下文低成本、低延迟、高扩展演化，小模型搭配它能击败大模型+传统提示。
云栖大会阿里掀桌子了！Qwen3-Max、VL、Omini、Agent ... 统统发布！
云栖大会上，阿里云智能首席技术官介绍千问多款新模型发布及一款升级。如万亿参数的Qwen3 - Max，代码和Agent能力强；还有Qwen3 - Coder - Plus、Qwen3 - VL、Qwen3 - Omni、Qwen3 - LiveTranslate等模型各有亮点。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
刚刚，微软CEO 宣布：AI 医生诊断准确率已达85.5%，是人类医生的4倍
微软CEO宣布其AI诊断系统MAI - DxO在304个病例测试中诊断准确率达85.5%，是人类医生的4倍。该系统模拟虚拟医生团队，既准又省，但也引发诸多质疑，微软认为AI是医生补充，未来是人机协作时代。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。
刚刚，OpenAI最强推理模型o3-pro诞生！碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro，还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生，在多项测试中表现优异，虽有速度慢等限制，但优势明显，网友实测效果惊艳。
SOTA大模型遇上加密数据评测：Qwen3未破10%，o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越，但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测，用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型，结果显示模型表现不佳，还分析了模型“犯难”原因。