「需求挖掘」共找到 877 篇相关文章
是剧本杀来了？还是儿童剧本杀教育机会来了！
儿童剧本杀教育的兴起，不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式，也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验，让孩子们在玩耍中学习历史，培养兴趣，同时满足了市场对创新教育内容的需求。
The Batch: 977 | AI 对速度的需求为何如此迫切
开发者如今需更关注AI速度。OpenAI和Cerebras的Ultrafast、Google的Gemini 3.7 Flash、Nvidia的Nemotron 3.5 Lightning都主打速度。速度在AI领域对应延迟和吞吐量，影响应用体验和范围。
字节开源DreamO，一个框架包揽多种图像定制需求
近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力，但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架，支持多种图像定制任务，有特征路由约束机制，能解决特征冲突，还介绍其技术原理与各任务效果。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
AI Agent做PPT卷疯了，最强选手被挖掘出来了
2025年是AI Agent元年，做PPT成成果显著领域。Agent能自主完成PPT全流程，解决此前导出编辑难题。文章对比GenSpark、天工Agent等产品在不同场景做PPT的表现，为用户选择提供参考。
产品研发AI提效实践：PRD智能体在需求领域的提效探索
随着AI发展，企业探索用其优化产品开发流程。文章介绍PRD和系分智能体落地进展，目标提升产研效率、规范文档管理，阐述技术方案、能力展示，也指出RAG链路等方面挑战及后续研究方向。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。
随着 AI 内存需求推高非 AI 基础设施价格，OVHcloud 将上调服务价格
OVHcloud 将于秋季上调多数服务价格，主因是自 2025 年年中起内存与存储组件成本大幅攀升，创始人 Octave Klaba 认为是 AI 算力建设热潮挤占了普通服务器核心组件的晶圆制造产能。