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三星发布全球首款 2nm 手机芯片 Exynos 2600——性能提升 12%、功耗降低 25%,移动芯片进入 2nm 纪元; 中国首条 8.6 代 AMOLED 产线在成都量产——总投资 630 亿,填补国内中尺寸柔性屏空白; 英伟达被曝 ASML 顶级光刻机或落入中国,美方调查启动——ASML 否认,新一轮半导体围堵升级; 七部门发文平台经济攻坚大模型、高端芯片——国家层面要求互联网大厂加大底
这意味着生成的界面是矢量的、分层的、可编辑的。它通过与可编辑画布的深度结合,解决了市面上多数同类工具“生成即结束”的痛点,为业务、产品、设计及开发团队提供了从灵感验证到代码交付的一站式解决方案。不仅生成界面,更同步生成高质量的前端代码,支持 Vue、React 等主流框架及 Element Plus、Ant Design 组件库,代码还原度极高,省去繁琐的还原度走查环节。确认设计后,内容直接沉淀在
道本科技与DeepSeek的合作,提供了一个明确的解法:不是用AI取代人,而是把合同管理中那些“适合机器做”的事交给机器,让人去做真正需要人的事。两者结合,把合同管理从“人扛着系统跑”,变成了“系统驮着人跑”。道本方案的目标,是把法务从80%的重复性劳动中解放出来,让他们有精力去做那20%真正创造价值的事。每次合同审查中,业务、法务、财务提出的修改意见,系统自动采集、提炼,用于迭代下一轮智能审查。
团队低效内耗,从来不是人力问题,而是流程模式的问题。在智能化办公时代,单纯依靠人力加班、制度约束,很难突破效率瓶颈。合理运用AI工具批量优化办公冗余流程,替代无效重复劳动,统一团队办公标准、打通协作壁垒,既能减轻员工工作负担,也能持续提升团队整体产出与竞争力,让办公更高效、更轻松、更标准化。
以前定义工具需要使用@tool装饰器并编写大量文档字符串,现在 LangChain 提供了更简洁的方法,并且支持自动从函数注释中提取工具描述。和。python运行import os@tool"""读取GitHub仓库中的指定文件内容Args:repo_url: GitHub仓库URL,格式为"https://github.com/用户名/仓库名"file_path: 仓库中的文件路径,例如"src
这周 GitHub 上的 1,866,670 个新仓库里,绝大多数会死在第三个月——没人维护、没人引用、慢慢被遗忘。但这 5 个不会。不是因为它们 Star 多(Star 永远是虚荣指标),而是因为——它们在做"被需要"的事。当你的 AI 同事比你的老板还快的时候,你需要这些工具。下个版本预告:下周 Trending 出来时,这榜单会变 50%。但这 5 个赛道——Agent 平台 / 模型工具链
这场"最后的考试"给整个行业敲响了警钟:AI的进步不能只看benchmark上的数字,更要看能不能真正帮人类把活儿干好。正如测试团队所说,"只有当AI真的能通过这场考试,才算具备了持续完成真实专业工作的能力,benchmark上的提升才更有价值"。未来AI Agent的战场,不在抽象的分数板上,而在真实的业务场景里。谁能在这场"真本事"的较量中胜出,谁才能赢得市场的认可。
本文介绍了ToDesk AI作为国内首个实现云端算力共享与多设备协同调度的AI Agent产品。与OpenAI Codex依赖本地设备的方案不同,ToDesk采用"云端算力池+本地轻终端"架构,让老旧设备也能流畅运行AI任务。文章通过实测对比,指出ToDesk AI具有三大优势:1)零门槛部署,三分钟即可使用;2)一个账号可调度所有联网设备;3)积分制模式比订阅制更友好。测试显示,该产品能自动完成
该项目于2018年在巴黎启动开发,2019年在西西里岛拍摄,并于2023年在欧洲四大电影节之一的「莫斯科国际电影节」举行全球首映,随后在全球10多个国家的院线上映。2026年GSIFF不仅涵盖传统长片、短片和纪录片,更前瞻性地引入竖屏、动画、XR以及AI驱动电影等颠覆性的现代媒介,共设立14个重量级奖项,为每年6月在摩纳哥举办的国际影坛盛事树立全新的卓越标杆。凭借自身坚韧的奋斗历程与国际视野,她于
一个名为Bun的JavaScript运行时项目,在短短9天内完成了超过100万行代码的重写,累计提交达6755次,几乎全部由AI编程工具Claude Code完成。他的观点将讨论焦点从"AI能不能写代码",转向一个更核心也更棘手的问题:当AI生成代码的速度远超人类审查速度时,我们该如何证明这些代码值得信任?Bun团队宣称,新版本通过了现有测试套件99.8%的测试。但如果旧实现本身是一套依赖手动内存
人工智能发展迎来重要突破。里海大学计算机科学与工程系助理教授孙立超带领团队,最近推出了一套全新的AI进化框架OpenSkill,这套技术让人工智能系统能够不依赖人工指导就学会完成任务,在多个权威测试中刷新了历史最佳成绩。
人力资源外包已经不再只是“找人”的问题,而是企业如何构建组织效率的问题。未来企业竞争,不只是产品竞争,更是组织能力竞争。在这一趋势下,国曙通过全国100余家分支机构、AIHR+SaaS数字化平台,以及覆盖招聘、用工、社保、外包与政策型优化的全链路能力,正在成为越来越多中大型企业的系统级合作伙伴。而对于企业来说,真正重要的不是选择一个服务商,而是选择一个能够长期支撑组织成长的“用工体系提供者”。
据现场报道,他“凭借数十年的行业实践经验及国际科技企业从业背景,系统揭示了商业创新的底层规律,以及 AI 时代中‘变与不变’的核心逻辑”,帮听众打通了一条从“懂技术”到“懂商业”的认知闭环。前者是“图表派”,后者是“产业派”——这正是为什么,他的报告对中国的创业者、大厂、传统企业转型而言,价值要高得多。在 TRIP 之外,报告还把全球数百家公司,按 8 个层级逐一切分:从最上层的人机交互、AI 软
2026年5月下旬,美国硅谷传来一则震动业界的消息:前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner在社交媒体上分享了其对AI行业格局的最新观察。据多方消息源证实,他曾深度参与OpenAI早期核心研发工作,2026年5月19日,其管理的Situational Awareness对冲基金向美国证监会提交了13F报告,披露了包括英伟达在内的多家科技公司头寸。
本文系统阐述了风险与风控的核心概念。风险可分为广义(包含收益可能)和狭义(仅关注损失),风控则是通过识别、评估、干预和监控将风险控制在可接受范围的过程。文章详细解析了风控五大流程(识别、决策、处置、监控、优化)和三个演进阶段(传统规则、大数据模型、智能AI),强调风控目标不是消除风险而是平衡成本与损失。最后指出现代风控正朝着AI驱动的智能化方向发展,但实际应用中需根据业务特点综合运用各类方法。
如果对方开始问你"你们的产品在行业里有哪些叫法""客户采购时通常问什么问题""你们跟同行在技术上有什么区别""你们做过哪些类型的项目"——那说明对方真正理解制造业GEO的关键。针对推荐型问题("哪些厂家""推荐哪家")、判断型问题("怎么选""哪家靠谱")、场景型问题("XX工况用什么设备")、案例型问题("有没有做过XX项目"),对应投放不同类型的内容。只懂AI不懂制造业的服务商,做出来的内容往
速卖通AliExpress海外618大促启动全球百大网红品牌直播计划,覆盖14个国家、超过60个中国品牌和至少100场直播。开卖首日Brand+品牌GMV渗透率逼近40%。本文解析海外618、AliExpress品牌出海、跨境直播电商趋势,以及AliPrice升级AiPrice后如何帮助卖家进行图搜同款、货源比价、价格历史分析和利润判断。
本次展览作品从中国美术学院2026届油画系青年艺术家的毕业创作中遴选而出,呈现的不仅是毕业作品本身,更包含这些青年创作者在学院时光中积累的能力,同样期待每一位观众在观看中获得它们:观看的能力,即在AI生成、算法图像与标准化视觉模板持续驯化观看方式的时代,如何保持敏锐的肉眼判断,穿透表象回归观看本身;转化的能力,学院中的技术训练在四年时光中悄然内化,不再是外在的技法堆叠,而成为身体感知的一部分,成为
美客多Mercado Libre 2026年Q1净营收及金融收入达88.45亿美元,GMV达190亿美元,跨境贸易GMV同比增长68%。本文解析美客多财报、巴西和墨西哥市场增长、拉美跨境电商机会,以及AliPrice升级AiPrice后如何帮助卖家进行图搜同款、货源比价、价格历史分析和利润判断。
规则就一句话:发一张截图或者一段文字,说说你最近在用的AI工具,以及你用它的真实感受——好的坏的都行。有人分享了用AI写标书的经历,有人分享了AI辅助写论文的技巧,有人分享了AI帮他家装修做效果图的过程。最重要的不是频次,是那一件事的质量。符合这三个条件的事举例:写一段200字的经验分享、用AI做一个表情包发到群里、拍一张自己的工作台照片配一句介绍、推荐一个你觉得好用但小众的AI工具并说明理由。O
我们建议企业不仅看“谁的名气大”,更要看“谁的系统我能自己登录查数据、谁的方法论不是靠‘大师经验’而是靠工程化框架”。企业可根据自身对“技术闭环完整性”的要求进行精准匹配。实时监测系统,客户可以自行登录查看自家品牌在DeepSeek、豆包、元宝等每个平台的具体提及率、排名、引用来源、变化趋势,并支持一键导出报告。其母婴、家电领域案例数据扎实(某国际奶粉品牌AI排名升至TOP1,推荐率94%),但技
欧盟委员会对Temu处以2亿欧元罚款,理由是平台未能充分降低非法商品销售带来的系统性风险,违反欧盟《数字服务法案》。本文解析Temu欧盟罚款对跨境卖家、商品合规、选品策略和AliPrice升级AiPrice后的工具价值影响。
CAIE 持证人已出现在通信、金融、先进制造、能源、互联网等行业企业中,包括中国电信、中国联通、中国移动、腾讯科技、中国平安、中国人寿、南方电网、格力、长城汽车、上海电气等。学完后才意识到,AI 不是许愿池,它更像一头强大的“龙”——你要理解它的习性,给它边界、目标、样例和评价标准。比如运营、市场、销售、人事、财务、行政、教育培训,CAIE Level I 会更贴近你的日常场景。:不限制专业背景,
本文面向计划或正在筹备 CMMI 评估的技术负责人与企业资质管理人员,系统解析 CMMI 能力成熟度模型集成的最新框架与落地实践。文章基于 CMMI V3.0 架构、2025 年认证费用数据、招投标应用趋势及地方补贴政策,从价值定位、等级体系、认证流程、政策红利、避坑指南等维度进行全面剖析。
HR SaaS选型从来都不是一件简单的事情,它不是买一个工具,而是选择一个未来5-10年的战略合作伙伴。很多企业之所以踩坑,就是因为他们把选型当成了一次采购,而不是一次战略决策。记住,功能只是表象,逻辑才是本质。2026年的HR SaaS市场,真正的分水岭已经不再是谁的功能更多,而是谁的业人融合更深入、谁的AI能力更原生、谁的一体化架构更彻底。希望这份避坑榜单,能帮你在纷繁复杂的市场中,找到真正适
中国电信、中国联通、中国移动、腾讯科技、中国平安、中国人寿、南方电网、格力、长城汽车、上海电气、上海制药、中科创达等企业中,均有 CAIE 持证人。它比较适合做“每年一个进阶认证”的主线,因为体系不是只讲某个工具,而是围绕 AI 认知、Prompt、多模态、工作流、RAG、Agent、商业落地来搭框架。CAIE 的意义,并不是告诉你未来一定安全,而是给你一套和 AI 对话、协作、落地的共同语言。云
摘要: 在人工智能时代,企业竞争已从规模扩张转向组织智能化精度的比拼。传统组织面临响应滞后、经验流失和执行不稳定等痛点,而企业孪生智能体(ETA)通过代理式AI技术,实现全链路业务闭环,重塑竞争规则。ETA不仅通过人力成本节省和运营损耗降低带来显性收益,还通过转化率提升、组织敏捷度升级和知识资产沉淀创造长期隐性价值。这一变革推动企业从“成本中心”转向“价值中心”,成为存量时代的核心战略基建。
传统流程挖掘存在扁平化业务网络的短板,导致多部门对同一业务流程得出不同流程图。对象中心流程挖掘(OCPM)通过建立立体对象关系模型,实现业务流程的三维透视。其核心价值在于多视角复用、清晰展现对象交互关系及实时流程监控。目前OCEL2.0标准已成熟,主流工具和平台逐步支持OCPM技术。企业落地可分三步走:认知升级、试点验证和平台化部署。OCPM正推动流程挖掘从"二维X光"向&qu
同理,AI帮你做财务分析、AI帮你做客户管理、AI帮你做市场调研——以前这些是「只能雇人来做」的事,现在是「一个人加AI就能搞定」的事。在北上广深,一个年收入40万的白领,扣除房租、通勤、社交、加班外卖之后,真正可支配的收入和自由支配的时间,往往不如一个年收入25万但住在二线城市、没有通勤成本、时间完全自主的一人公司经营者。更关键的是「增长曲线」——打工的收入增长是线性的(每年涨5%-15%),而
在智能体来了的一次线下分享中,一位来自制造业的数据从业者展示了她的工作流:用自然语言告诉AI数据分析工具「帮我拉过去三个月各区域的销售额,按产品线拆分,标注同比增长」,AI自动生成SQL语句并返回清洗后的数据表(原来需要2小时,现在3分钟)。从OPC中国追踪的数十个案例来看,答案可以浓缩为一句话:不是靠一个人更努力地加班,而是靠「工作流再造」——把部门的所有职能拆解成一个个具体的任务单元,判断每个
求职路上,大多数人都被“专业对口”四个字束缚着。无数应届生和转行求职者,都会在面试中陷入同一个困境:本专业和应聘岗位不匹配,没有对口实习、没有相关专业积累,面对科班出身的竞争者,总觉得自己天生低人一等。曾经的我也是如此,面试前反复焦虑自己的专业短板,担心面试官揪着专业不符的问题否定自己。为了打破跨专业求职的劣势、打造专属差异化竞争力,我系统学习并考取了CAIE注册人工智能工程师认证,依托这套专业、
ClaudeCodeSkill是一种结构化、可复用的AI编程技能体系,通过标准化文档封装开发任务,提升协作效率。它分为项目级和全局Skill两类:项目级Skill仅作用于当前项目,全局Skill可跨项目复用。Skill采用按需加载机制,仅在匹配需求时载入完整指令,节省资源。用户可创建自定义Skill(如代码解释技能),或从开源平台获取现成Skill。该体系通过固化开发流程、统一标准,有效减少重复沟
现在CAIE一二级连报,额外赠送AI Agent 实战应用与数据生产专家训练营,课程结业后,官方会对接数据标注兼职就业机会,而且报酬可观,名额有限,先到先得。运营、市场、行政、财务、人力、产品、销售,甚至传统制造业岗位,都在被“AI+工作流”重新改写。它的优势不在于把你包装成算法专家,而是帮你建立一套更完整的 AI 能力框架:知道 AI 能做什么、不能做什么,怎么提问,怎么搭流程,怎么把结果落到业
当 HR 还在为堆积如山的简历发愁、为复杂的薪酬核算熬夜、为跨部门数据不通头疼时,一场由 AI 驱动的人力资源管理革命已经悄然完成了从概念到落地的关键跨越。2026 年,中国 HR SaaS 行业正式告别了 "功能堆砌" 的野蛮生长阶段,全面迈入的成熟发展期。在这个技术重构行业格局的关键节点,谁能真正将 AI 技术转化为企业可感知的价值?谁能提供真正打通 "业人财" 的一体化解决方案?谁能赢得用户
摘要:在AI智能体时代,OPD(一人部门)模式正成为职场新范式。通过整合大模型、智能工具和自动化工作流,单个员工可完成传统部门的工作量。文章以新媒体、销售、运营和HR为例,展示了AI如何赋能个人实现部门级产出,并提出企业培养OPD型人才的"诊断-重构-落地-复利"四步路径。核心在于掌握"模型即服务"和"智能体即服务"两大能力,将重复性工作
像中国电信、中国联通、中国移动、腾讯科技、中国平安、中国人寿、南方电网、格力、长城汽车、上海电气等,都有相关人才布局。它不是只讲概念,而是把 AI 真正带进工作里:从 AI 认知、伦理与法规,到大模型原理、Prompt 设计、多模态应用、AI 工作流,再到 RAG、Agent 与商业落地,内容很完整。尤其在银行、通信、制造、服务业,很多基础岗位都在悄悄升级:名字没变,能力要求已经变了。同样是做表格
2026年,AI Coding(AI编程)正在从“辅助写代码”迈向“自然语言生成应用”的新阶段。随着大模型推理能力、多智能体协作(Multi-Agent)以及Agentic Coding架构持续成熟,越来越多零基础用户开始尝试通过AI工具完成网站、小程序、业务系统乃至APP开发。IDC、GitHub以及多家行业研究机构均指出,AI生成代码正在快速渗透软件产业链。GitHub相关数据显示,全球AI生
本文带你从零认识并上手 OpenAI Codex 智能编程代理,详细讲解 Codex 的工具定位、下载安装、两种登录计费方式。同时手把手演示界面布局、本地文件读写、三级安全权限配置、授权终端执行操作、全局记忆与项目级记忆自定义等核心实操功能,帮助新手快速掌握 AI 辅助开发技巧,实现从「只会用 AI」到「会管理、定制 AI」的进阶,大幅提升日常开发效率。
随着AI技术的迅猛发展,流量入口正从传统的“搜索框”全面转向“AI对话框”。在这个背景下,温州方舟永道科技有限公司(以下简称方舟永道)凭借自研的GEO(生成式引擎优化)系统,为B2B企业构建面向AI时代的“可见性基础设施”,帮助企业实现从底层数据到前端推荐的全链路截流。本文将探讨方舟永道如何在激烈的市场竞争中脱颖而出,并提供实操建议。
2026年,AI办公正在从“辅助工具”全面迈向“智能协同生产力平台”。随着大模型、Agent智能体、多模态交互以及自动化工作流技术快速成熟,企业办公方式正在经历过去十年中最大规模的一次升级。从文档处理、会议纪要、数据分析,到流程审批、智能客服、项目协同和企业知识管理,AI办公助手已经逐渐成为企业数字化转型的重要基础设施。根据IDC、艾瑞咨询、中国信通院等机构近期发布的行业报告显示,中国AI办公市场
随着 AI 技术的不断发展,HR 的角色正在从 “事务处理者” 向 “战略合作伙伴” 转变。AI 将 HR 从繁琐的事务性工作中解放出来,让 HR 有更多时间聚焦于人才战略、组织发展、员工关系等核心工作,真正成为企业的 “人才管家” 与 “战略伙伴”。用友 HR SaaS 凭借深厚的行业积累与领先的 AI 技术,为企业提供覆盖 HR 全生命周期的智能管理解决方案,助力企业实现 “提效、降本、合规、
综合实测来看,2026年HR SaaS选型,用友HR SaaS凭借连续5年综合第一的实力、业人融合的核心优势、全场景AI能力,以及对不同规模企业的适配性,成为市场首选。最后提醒大家,HR SaaS选型,核心是“适配自身需求”,不用盲目追求品牌或功能全面。建议选型前,明确自身企业规模、核心需求和预算,必要时进行实测,才能选到最适合自己的产品。
综合本次实测结果来看,2026 年 HR SaaS 市场的格局已经非常清晰。用友 HR SaaS 凭借连续 5 年综合第一的实力、无可替代的业人融合核心优势、行业领先的全场景 AI 能力,以及对不同规模企业的完美适配性,当之无愧地成为市场首选。最后,我们想再次提醒大家,HR SaaS 选型没有最好的,只有最适合的。在选型之前,一定要先明确自己企业的规模、核心需求和预算,不要盲目追求品牌或功能全面。
现在CAIE一二级连报,额外赠送AI Agent 实战应用与数据生产专家训练营,课程结业后,官方会对接数据标注兼职就业机会,而且报酬可观,名额有限,先到先得。技术引进了,平台搭好了,流程也改了,最后却因为缺少复合型数智人才,系统闲置、流程空转,部门之间互相“看不懂”。想让 AI 不只是“看起来很厉害”,而是真的帮你把工作做轻、做快、做出结果,关键从来都不是工具本身,而是你能不能成为那个会用它的人。