「垂直深化」共找到 111 篇相关文章
一手实测深夜发布的世界首个设计Agent - Lovart。
博主实测深夜发布的世界首个设计 Agent - Lovart。虽内测版细节粗糙，但大框架已现。它先匹配设计风格，再创建执行计划，还支持二次编辑等，集成多工具可生成视频等，未来或重写设计工作流。
关于 AI 编程的最本质提问：Cursor 到底有没有护城河？
文章剖析了Cursor崛起原因、“护城河”及挑战。其“护城河”有产品粘性、高度集成和先发优势，但面临大模型“商品化”和众多模仿者挑战。还给出深化“护城河”建议，最终能否胜出待时间检验。
智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法
Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段，2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍，成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段，如选优模型、优化 token 等。
从服务器 OS 到 Agent 沙箱：腾讯云如何打通 AI Infra 的生态底座
文章指出代码生成快但执行边界缺可靠设施，腾讯云开源 Cube Sandbox 项目。它基于 MicroVM 路线，突破隔离、速度、密度等门槛，v0.2.0 版本降低部署门槛。与 OpenCloudOS 9 组合，提供全链路开源可控路径。
寻找 8 支 AI Native 硬件团队，好产品应该被更多人看见
今年是AI硬件爆发年，AI硬件重新定义人与设备关系。百度智能云联合Founder Park在Create 2026百度AI开发者大会设「AI硬件产品快闪」，邀8支团队展示三类AI Native硬件，还将提供多种支持。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。
梅花创投吴世春：AI不再卖工具，而是卖收益｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，梅花创投吴世春剖析AI创业投资逻辑。他认为大模型格局已定，资本兴奋点转向应用，AI价值锚点从技术转向商业结果，AI将成基础设施。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
仅用1/9的token拿下SOTA，用LLM当知识路由：全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错，传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器，四步筛选信息，实验精度高、成本低，消融实验明确各模块价值，还有救场案例。