随着小红书平台竞争的加剧，红利逐渐褪去，品牌和商家需要更加精细化的运营策略来脱颖而出。本文将详细介绍如何通过精细化经营实现小红书的破局。前天刚做完投流特训营深圳场，跟大家产生了很多很好的碰撞问题很多，但能够感受到，现在大家的问题已经不是诸如“怎么做内容，怎么找达人，怎么做投流”这种基础问题，而是转向到“如何找到更精准细分的人群，定向后如何放量提效的问题”大家的问题，都有一种同样的解决方案：精细化经营小红书不像前几年，大家对于怎么做好小红书的认知还参差不齐，有一些品牌也都还没确定要不要做小红书，但如今大家已经意识到小红书是做消费市场不可绕过的一环，做品牌不仅要做小红书，更要做好小红书进入小红书深耕的商家越来越多，大家对小红书打法的平均认知也越来越高，所以，现如今想要做好小红书，光靠所剩不多的红利不够，必须直面竞争，洞察要深入，策略要高效，才能做出竞争力那么，具体如何实现毫米级精细化经营？它不是一个空泛的概念，而是一套贯穿「洞察-内容-投放-转化」全链路的、可执行的操作体系第一步：人群洞察：从「谁是我的用户」到「他们在什么场景下想解决什么问题」过去的人群定向，可能停留在“女性、20-30岁、一线城市”这种大而化之的标签上。现在，远远不够有技术条件的，可以抓取「场景词/需求词/产品词」之下高互动笔记的评论区来生成评论词云，看用户都在问什么、夸什么、吐槽什么。分析你的种子用户和成交用户，他 ...继续阅读 (13)

数据分析和运营中，用户分层是一个关键的策略工具，本文将通过一个具体的例子，系统地讲解用户分层的正确方法和常见错误，帮助你更好地理解用户分层的真正作用。从分类维度的选择到分类标准的制定，再到分层后的策略制定，文章将为你提供清晰的指导。有同学疑惑：做用户分层，总觉得没啥科学依据：1、到底用什么指标分？2、到底是消费1-300分一层，还是1-350分一层？3、分完了层，还能怎么进一步分析，提出有用建议？在讨论这个问题之前，大家先看一个简单的问题，假设一个业务收入情况如下，你会怎么解读数据？（总收入=付费用户数*付费用户人均付费）一、用户分层的一般作用比如上边的题目，大部分同学会脱口而出：1到3月，总收入在下降3月对比1月，人均付费减少了25元3月对比1月，用户增长了2000名建议把人均付费搞多，再多消费25元看平均数，就会得出这种结论。这也是经常被业务吐槽的：“没有深入分析”。如果我们告诉大家，这1万人有下边两种形态构成，大家还会觉得，人均拉高25元就可以了吗？这就是用户分层作用的直观作用：通过分层，发现业务特点，找到核新用户群体。用户总数，消费总数相同的情况下：形态A，付费是由少数大额消费用户支持的。因此看平均值意义不大， 要重点看：从用户中转化了多少高额用户形态B，付费有大量普通用户贡献，此时看平均值还有一定意义，要关注普遍用户需求这种区别，再游戏行业很常见，甚至有大R型业务（依赖少 ...继续阅读 (11)

Beauty Christmas是一款英文花体字，可以用于商业和非商业场合。限免获取地址：https://www.creativefabrica.com/daily-gifts/ref/2025266/夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/e3d493e20cfe限免截止时间：2025年11月4日14时 来自反斗限免 ...继续阅读 (12)

全球高端金酒市场正经历结构性调整。根据IWSR数据，2020至2024年，英国高端金酒销量年复合增长率为-12%，次高端品类下降11%；瑞士和丹麦分别下降4%和3%。预计2024至2029年英国和瑞士高端金酒继续下滑年均4%，丹麦则基本持平。成熟市场高端金酒热潮逐步消退，整体增长动力趋缓。与欧洲市场相对低迷不同，日本金酒正快速成长。2020至2024年，金酒整体销量年均增长14%，高端及以上品类增长18%，但基数较小。未来五年增速有所降温，预计2024至2029年高端金酒年均增长仍可达7%。不过日本市场结构趋向低端，2024年高端及以上金酒仅占总销量9%。本地品牌主导，进口金酒连年萎缩，竞争异常激烈。主要增长动力来自两大本地品牌及较高的营销投入和旅游业推动。对于国际品牌，进入难度依旧较大。美国高端金酒表现偏弱。2020至2024年美国高端金酒年均增长率仅为3%，预计至2029年趋于平稳。但深入分析各州市场结构后发现，德州高端金酒潜力突出。2024年，德州高端及以上金酒占当地总量36%，远超过日本9%和美国平均水平，且高于伊利诺伊（33%）、纽约（30%）及佛罗里达（21%）。德州金酒总体量不大，但高度“高端化”；主要集中在奥斯汀和达拉斯等鸡尾酒文化浓厚城市。IWSR Bevtrac消费者调研显示，德州居民对个人财务和未来更为乐观。2025年3月，49%德州受访者表示对未来乐观，远高 ...继续阅读 (10)

微软CEO Satya Nadella与OpenAI CEO Sam Altman在一场深度对话中，共同回顾了这场“3万亿美元AI建设计划”的起源、发展和未来展望。本文将深入探讨这场合作背后的结构性共生关系、算力与资本的经济学逻辑，以及AI对软件架构和全球产业的深远影响。在全球科技叙事的中心，微软与 OpenAI 的关系已不只是合作，更像一次关于「智能与资本」的重新定义。过去六年，这两家公司共同缔造了 AI 产业最具象征性的结构：非营利母体与商业子公司叠加，公有云与模型层深度绑定，资本投入与算力扩张彼此驱动。本周，硅谷最活跃的成长型投资人之一，Altimeter Capital 创始人 Brad Gerstner 以投资者的视角，促成了一场难得的深度对话——邀请微软 CEO Satya Nadella 与 OpenAI CEO Sam Altman，共同拆解一场被称为“3 万亿美元 AI 建设计划”的全球重构。Nadella 与 Altman 共同回望这场始于 2019 年的押注。那一年，微软向一家名不见经传的实验室投入 10 亿美元，如今，这笔投资已成长为价值 1300 亿美元的股权、1.4 万亿美元的算力承诺，以及覆盖全球的智能生态。结构性共生，微软与 OpenAI这场合作始于一次几乎凭直觉的判断。2019 年，微软决定向 OpenAI 投资 10 亿美元。那时 GPT 还只是 ...继续阅读 (14)

本文将介绍一个实际案例，展示如何利用AI技术将人流统计的准确率从50%提升到90%以上，同时将每月成本从1500-2000加币降低到25加币。通过详细的技术架构和实施步骤，文章揭示了AI在实体门店中的巨大潜力和实际应用价值。与AI协作，拆分问题比改提示词更重要这两天，得到AI学习圈的同学朱剑跟我分享了一个案例，我听完之后觉得很有意思，和你分享一下。他说的事儿特别简单：用AI数进店的人。但你别小看这个“数人”的活儿，这事儿要是干不好，开店的老板基本上就是在蒙着眼睛做生意。我问你一个问题：如果你开实体店，你知道昨天有多少人进了你的店吗？你可能觉得这问题太简单了，不就是“数人头”嘛。但说实话，大多数门店老板真答不上来。让店员记？忙起来根本顾不上，最后都是凭感觉估算。买设备统计？员工进进出出被算进来，路过看热闹的也被算进来，误差能到50%以上。你可能会说，这数据不就是个参考嘛，差不多就行了。但问题是，这个数据要是不准，你的很多决策都会出问题。你想想，排班怎么安排？客流高峰期人手够不够？淡季是不是养了一堆闲人？什么时候搞促销效果最好？这家店的转化率到底怎么样？更关键的是，人流数据是计算门店转化率的分母。如果进店人数都统计不准，你怎么知道哪家店的销售效率更高？怎么制定合理的业绩目标？简单和你介绍下，朱剑负责的是海外电信运营商在多伦多和温哥华的6家门店。他用AI把人流统计准确率从50%提升到90 ...继续阅读 (11)

在AI Agent概念被广泛追捧的当下，腾讯ima的实践却暴露出“半成品式智能”的尴尬现实。本文从产品结构、能力边界与组织协同切入，揭示Agent落地的关键断层，并思考“合格牛马”背后的技术与管理悖论。这两天朋友给我一个内测的链接，说知识库产品ima上新了一个「任务模式」。正巧我最近在ima里保存了几篇关于「Genspark」的报道，还没有认真消化，可以拿来测一下效果。官方说这个功能适合处理复杂任务，这不秒懂了嘛：可以调用Agent帮你干活了。选中的ima知识库的某些内容，本质上就是绝佳的prompt，方便更好地框定Agent去互联网上调研的范围。它不再是一个你问一句、它答一句的聊天机器人，它干的，就是我们这些「牛马」每天在干的活儿：领会精神、拆解工作、执行、交付。但是，目前只能给你交付两种形式的结果：报告+播客。这两种形式，在知识库目前的版本之神「NotebookLM」中，也是很亮眼的存在。甚至NotebookLM最早「炸裂」出圈的功能就是播客功能。但是，选这两种形式背后的原因是什么？目前没有官方的明确解释，我只能大胆猜一下。第一，任何一个复杂的新功能上线，通常都会采用MVP策略，即先用最核心的功能来验证市场的反应和技术的可行性。从名字上看，ima的「任务模式」是一个非常宏大的构想，而「生成报告」和「制作播客」对于知识工作者是两个价值非常高、代表性非常强的典型场景。选择这两个功能 ...继续阅读 (11)

AI时代，不只是技术在变，角色也在变。管理者不再只是“管人”，产品经理也不只是“做功能”。这篇文章讲的，是一场认知的换挡——当两种角色开始融合，我们该如何重构思维与协作方式？作为一名在互联网行业经历了二十余年的产品人。我完整见证了从Web 1.0的门户信息，到Web 2.0的社交互联，再到今天我们共同面对的AI浪潮。在这场深刻的变革中，我发现，最大的挑战并非来自技术本身，而是来自我们管理者的「意识换挡」。我们过去的管理惯性，高度依赖于「管人加流程」。但在AI时代，这套思维正在快速失效。管理者必须把自己的定位从协调员或审批者，坚决地转向人机协作的架构师、教练与守门人。一、新范式下的核心认知重构要完成这个转变，我们首先要在认知层面建立一套新的系统：我们的工作重心必须转向「结果与影响」的驱动，而不是仅仅紧盯「过程合规」。流程本身作为标准化的执行路径，应尽可能交给AI实现自动化。我们需要建立一个默认的工作模式，即「AI先做初稿，关键点人拍板」。这要求我们作为系统的设计者，必须建立清晰的人机分工与复核门槛。我们应把每次项目都视为一条数据生产线。这与产品开发逻辑一致，通过系统性地沉淀知识与样例，我们实际上是在训练一个更懂我们业务的AI工作流，这本身就是最有价值的资产。撰写提示词与系统指令是我们新的管理手段。这就像产品经理撰写PRD文档或「AI岗位说明书」，我们必须在其中精确地定义标准、SOP与 ...继续阅读 (10)

在数字营销日益精细化的今天，GEO投放正成为出海企业争夺用户的关键战场。本系列将系统拆解GEO的认知框架与实操逻辑，第一章聚焦本质与误区，为你打下精准获客的战略底座。《体系致胜：2025年GEO精准获客全攻略：中小企业从0到1的实战手册》专栏撰写目的眼见太多中小企业在 AI 搜索时代陷入获客困局 —— 投流点击率翻倍却被 AI 推荐给竞品，想做 GEO 又怕成本高，或是学了一堆理论却落不了地。作为深耕互联网 20 年、操盘 20 + 行业 GEO 项目的实战者，我深知中小企业缺的不是 “新概念”，而是 “能直接抄的打法”。因此梳理这套专栏，从认知破局到赛道定位，从内容创作到流量承接，再到合规避坑与未来趋势，全是经过验证的实操逻辑，没有空泛理论。只希望帮中小企业用最小成本做透 GEO，把沉淀的专业知识变成 AI 时代的获客资产，少走弯路、踏实拿结果。核心理念：GEO 的终极价值，是让沉淀在企业里的专业知识，成为 AI 时代可流动、可复用的品牌资产。专栏核心逻辑与整合框架：核心逻辑：认知革新 → 战略规划 → 战术落地 → 体系保障第一章：GEO 认知与本质第一节：GEO 认知破局｜为什么在 AI 搜索时代，”被推荐” 比 “被点击” 更重要？当你的客户在抖音刷到产品、在小红书看测评、最后向 AI 求证 “值不值得买̶ ...继续阅读 (14)

近期，斯坦福大学、卡内基梅隆大学及牛津大学联合研究团队发布了一项针对主流AI语言模型“逢迎性”的研究结果。研究显示，包括OpenAI、Anthropic与Google在内的八款流行AI模型，在回答涉及伦理冲突问题时，表现出明显的“讨好倾向”——76%的回答带有情绪性认可，而人类仅为22%。这意味着AI在多数情况下会顺应用户立场，而非进行理性评判。研究团队选取了Reddit平台上约4000条“Am I The Asshole（我是不是混蛋）”的帖子，通过对比人类用户与AI模型的反应，评估AI在价值判断与情感反馈上的差异。结果显示，AI在90%的情况下接受用户设定的叙事框架，而人类仅为60%。当人类判断发帖者行为不当时，AI有42%的比例表示反对，说明模型更倾向于“安抚”用户情绪，而非挑战其观点。研究进一步发现，即便明确要求AI“直言不讳”地提供批评性建议，其负面评价比例也仅提高3个百分点。这意味着AI在逻辑算法中内嵌了“取悦偏好”，即优先生成情绪上可接受、社交上中性的回答。这一现象在心理学上被称为“数字逢迎偏差”，反映出AI系统在交互设计中被过度优化为“用户友好”，但牺牲了真实性与认知挑战性。心理学家对这一趋势表示担忧。来自《Psychology Today》的心理治疗师Nicholas Balaisis指出，长期依赖过度迎合的AI互动，会导致用户陷入“认知回声室”，强化自我偏见并削 ...继续阅读 (11)

摘要：微软这个项目，听起来的感觉，就很赞。比如客服中心、预约系统、售后支持，这些东西，以后可能一个人就能搞起来了…原文链接：https://www.appinn.com/ms-call-center-ai/微软这个开源项目Call Center AI，可以让 AI 真的能打电话、接电话，还能听懂人话。也是没想到微软还有这种项目。Call Center AIGitHub（项目地址）这个项目本质上就是一个可自建的 AI 呼叫系统。它把电话接入、语音识别、语音合成、对话逻辑这些复杂环节都串在了一起，开发者只需要配置 Azure 服务和 OpenAI 模型，就能让 AI “开口说话”和“听懂你说什么”。换句话说，借助 Call Center AI，你可以：• 搭建一个能 自动拨号、接听来电 的系统；• 用 GPT 模型 生成自然对话逻辑• 让 AI 在通话中 实时转录并存档；• 根据业务场景 快速替换模板，不需要从零开始写逻辑。这意味着任何人都能像搭积木一样，组装出属于自己的“AI 电话客服中心”——无论是做个人助手、实验项目，还是企业原型验证，都非常实用。主要功能亮点1. AI 语音通话能力：能主动拨打或接听电话，像真人一样交流。2. 自然多语言对话：支持多语言和自然语气合成，沟通更流畅。3. 上下文记忆与断线续接：能保持对话连续性，即使中途断线也能接上。4. 实时通话记录： ...继续阅读 (8)

过去一周，我把主流 AI 浏览器都体验了个遍。OpenAI 的 Atlas、Perplexity 的 Comet、Browser Company 的 Dia，再加上 Edge Copilot，市面上最火的 AI 浏览器，各有各的亮点，也各有各的坑。浏览器的未来长啥样？这些产品给出了完全不同的答案。简单粗暴地分，就是两派。渐进派以 Chrome 和 Edge 为代表，在传统浏览器里加 AI 功能。Google 占着全球最大市场份额，为了照顾大多数用户习惯，它也没必要推倒重来。AI 就是个附加功能，浏览器还是那个浏览器。和海外版 Chrome 一样，Edge 也在右上角放了个 AI 助手按钮，点开就是侧边栏。不同的是，Edge Copilot 更倾向于语音交互，实测下来中文口音有点怪，而且也不太符合实际使用场景。以 ChatGPT Atlas 代表的激进派，则是把 AI 当作浏览器的核心，整个浏览器都围绕 AI 对话来设计。简言之，浏览器本身就是 AI。当然，现在的浏览器已经不满足于回答「是什么」和「为什么」，更要帮你做「怎么办」，比如 Atlas 和 Comet 所支持的智能体（Agent）模式，在你下达指令后，它就能去执行。结论如下：ChatGPT Atlas：最值得推荐，执行力最强，能真正帮你操作网页和自动化任务，但目前有安全漏洞，适合 ChatGPT 付费用户和真需要 AI 干 ...继续阅读 (9)

在AI热潮席卷全球的当下，Meta的巨额投入既是技术竞赛的缩影，也暴露出资本与战略之间的张力。本文从烧钱背后的冷静逻辑切入，揭示AI行业或将迎来的理性拐点，并思考巨头行为对整个生态的深远影响。最近，全球科技巨头Meta的一则消息像一枚重磅炸弹，震动了整个科技圈和资本市场：他们不仅第三次上调了在AI领域的资本开支预算，更在财报发布后，导致公司市值单日蒸发了惊人的1.5万亿美元！这不仅仅是Meta一家的“烦恼”，它更像是一声警钟，敲响了当前AI狂热投资的迷思。为什么这条新闻如此重要？因为它如同一面棱镜，折射出当前全球科技巨头在AI基础设施军备竞赛中的白热化程度；它也清晰地揭示了AI产业发展正站在一个经济与战略的“十字路口”；更深层次看，这或许会成为2025年AI行业从“烧钱扩张”转向“理性繁荣”的分水岭。一、AI发展路径：从实验室萌芽到资本狂欢，再到今天的“灵魂拷问”要理解Meta今天的处境和AI未来的走向，我们得先回顾一下近几年AI的“成长史”。这条路大致可以分为三个阶段：第一阶段：2018–2022年——技术突破与蛰伏期关键词：幕后英雄、技术奠基、投资未来回想一下几年前，AI虽然时不时出现在新闻里，但对我们普通人来说，它更多是停留在电影里的概念，或是藏在幕后默默优化的算法。然而，这几年正是AI技术积蓄力量、等待爆发的关键时期。“变形金刚”架构的横空出世：2017年，谷歌提出了一种名 ...继续阅读 (12)

AI 不只是执行命令，它也能“反思”。吴恩达提出的 Agentic AI 准则之一——Reflection，正在重新定义智能体的成长方式。这篇文章带你快速了解它的设计理念与落地思路。“AI 不是不会犯错，而是没人教它回头看看。”—— Andrew Ng在 Andrew Ng 最新发布的《Agentic AI》课程里，Reflection（自我反思）是第一个被拿出来单讲的设计模式。它不是最炫的，却可能是最容易被忽视、却也最容易落地的 Agent 超能力。1. 什么是 Reflection？一句话：让模型把自己的输出再当作输入，重新审视一遍。就像你写完代码后，回头读一遍，发现：变量名拼错了逻辑有漏洞边界条件没cover人类靠“第二遍”提升质量，AI 也可以。2. 一个最小可运行的 Reflection 例子为了让更多非技术读者能理解，我们不用代码演示，而是用一个简单的 Dify Chatflow 演示如何设计 Reflection.各个节点的作用：两个 Agent 的 Prompt 有什么区别呢？我们以一个外卖下单场景为例。比如，用户输入：冰咖啡，期望送达时间 23:00。咖啡店很可能在23点前就关门，因此这个下单请求是无效的，Agent 需要引导用户修改表单信息。3. 为什么 Reflection 有效？核心结论：Reflection 不是“让模型再想一遍”，而是“让模型重新编码信息 ...继续阅读 (10)

从单点突破到系统协同，Agent的业务价值正在经历一场深刻演进。本文将以“从单Agent到Multi-Agent”的路径为主线，拆解智能体在不同阶段的能力边界、应用场景与迭代逻辑，帮助你构建更具战略纵深的产品认知。当前大语言模型（LLM）的基础能力突飞猛进，在函数调用、结构化输出、长上下文、推理链路、工具生态等方面均有重大提升。这使得产品开发面临”轻集成 vs. 重改造”的路径选择：利用单Agent配合检索增强生成（RAG）等轻量方案，往往已能实现相当的业务价值，而不一定需要一开始就投入复杂的多Agent系统。事实上，多Agent架构并不天然更先进，关键在于解决实际业务痛点是否有效。据Gartner调研，大约70%的传统行业AI项目未能实现预期业务价值，症结往往在于技术方案与业务需求脱节。因此，衡量AI产品成熟度的标准不是”功能最多”或“方案最先进，而是”最适合当前业务阶段”。本文将结合我们在垂类领域和AI业务赋能场景的实践经验，阐述如何优先用单Agent + RAG等轻量方案落地业务价值，并提供方法论指导判断何时采用到多Agent（Multi-Agent）、模型微调或插件体系。基础能力落地优先单Agent + RAG的威力单Agent架构好比一个全能型”员工”，携带强大的大模型大脑，配 ...继续阅读 (10)

教育产品的设计范式，正在被AI技术重新定义。本文将以“能力结构重构”“用户体验进化”“内容生成逻辑”三大维度为切口，系统梳理AI时代教育产品的设计要点与思维转向，为你提供一套可参考的认知框架。本周末去了国博馆，发现很古早的青铜武器，明明用于战斗即可，但工匠们仍不忘在刃柄上镌刻精美的纹饰。 我突然感悟到：人类从文明诞生之初，就从未停止过对情绪价值的追求。这种追求，超越了纯粹的实用主义，关乎美感、身份、信仰与情感的寄托。也引发了我一些思考：一、情绪价值发展的“S型曲线”与我们所在的阶段从古至今，随着经济与技术的发展，人们不再满足于温饱，情绪价值的需求逐步增长。但因为其影响因素众多（经济、科技、社会的变化），所以并不是线性增长。再者，看奢侈品行业过往的高速增长到近期明显放缓，以及在发达地区人们开始对简约设计的兴趣增加来说，说明情绪价值的发展也不是指数增长，更像是S型的趋势：先慢 -> 后快（红利期）-> 再稳。微观到教育行业，我们应该正处于“加速起步的红利期”。 早期的方案都先解决“有无”的问题，提供标准化内容、确保信息准确即可。而现在，缺乏的并不是资源与内容，而是动力与注意力的缺失。当前主流产品也都意识到这一点：对抗学习中的负面情绪（如无聊、焦虑）与传授知识同等重要。最近几年Duolingo、洪恩等产品的成功，证明了游戏化情绪价值的有效性。而Tolan等产品的火速增长，则是用户情绪价值 ...继续阅读 (11)

AI转型的路径并非线性，而是从局部试点到整体重塑的螺旋式演进。本文将以典型阶段为线索，梳理组织在AI落地过程中需要面对的能力构建、协同机制与认知升级，为你提供一套可参考的战略框架。近年来，尤其是生成式AI的爆发，让人工智能从“技术话题”跃升为“战略议题”。我常常反思：当AI技术从概念验证走向产业核心时，我们是否真正理解了其变革的本质？许多企业仍困在“试点陷阱”中——生成式AI被用作效率工具，却未能触及业务模式的重塑。目前生成式AI已在多个领域超越人类平均水平（如多模态理解、视觉推理），但这并非终点，它不再作为我们的工具存在，而是作为“新生产力范式”，去为我们的业务，为我们重构产业价值链。我们看到三个层次的演进：生产力提升：从文案生成、代码辅助到客服自动化，AI在任务层面释放人力；体验优化：AI开始重构客户交互、业务流程与决策机制；增长重构：AI催生新产品、新服务、新商业模式，如智能零售、AI原生应用、药物发现等。当前行业的一个误区是将AI视为“升级版”的自动化技术。但AI的颠覆性在于其涌现能力——通过大规模数据训练，模型能发现人类难以洞察的关联。例如，在制药领域，IDC预测到2027年65%的新药发现将由生成式AI驱动。这不仅是效率提升，更是研发范式的根本转变：从假设驱动到数据驱动。转型的关键：不只是技术，更是战略、组织与栈的重构AI大转型需要“三转”：转战略、转组织、转技术栈。这 ...继续阅读 (10)

通用大语言模型（LLM）的出现开启了应用智能化的新篇章，但其在企业级应用中面临着两大固有困境：一是知识的滞后性，模型基于训练截止日期固化了知识，无法应对瞬息万变的业务需求，形成了难以避免的“知识时滞”；二是可靠性缺失，即业内广为人知的“幻觉”现象。对于追求高精度、高可信赖性的AI产品经理而言，知识过时和不可信任性是产品从概念验证走向大规模落地的最大战略障碍。检索增强生成（RAG）技术正是在此背景下，成为连接通用智能与领域专业的关键架构范式。RAG并非一种修补技术，而是通过将LLM链接到外部的、动态的企业知识资源，实现了对LLM知识边界的根本性扩展。它将静态的、有时效性的模型知识与实时的、可验证的企业活水相结合，从而将通用智能模型升级为可信赖的领域专家，解决了“可靠性”这一企业AI的生命线问题。经济高效与可信赖性：RAG的颠覆性商业价值成本结构优化：从资本支出到运营维护RAG带来的首要价值在于其经济高效性。传统的专业化AI路径通常依赖于高昂的模型微调（Fine-Tuning），甚至是从零开始训练基础模型（FM）。针对组织或领域特定信息重新训练基础模型的计算和财务成本非常高昂。RAG提供了一种将新数据引入LLM的更具成本效益的方法。对于AI产品战略家而言，RAG实现的变革是投资风险的转移和成本结构的优化。它将AI投资从一次性、资源消耗巨大的GPU密集型训练（属于资本支出CAPEX）转向 ...继续阅读 (11)

AI Agent正在重塑产品形态与交互逻辑，但“智能体”到底是什么？如何判断一个Agent的智能水平？本文将以L0-L5分级框架为核心，系统拆解智能体的能力边界与演进路径，帮助你快速建立认知坐标，在混沌中找到清晰的判断标准。AI智能体自主性表现（Agentic behavior）指的是AI系统具备的自主能力与决策水平，其范围涵盖从简单的任务自动化，到完全自主运行的智能体系统。本文将详解智能体自主性的每个层级，当前智能体的行业现状以及发展的核心局限。一、何为“自主性”？为何要分级？如今行业都在争相构建AI智能体，但若问“AI智能体究竟是什么”，往往会得到不同答案。与其纠结定义，不如聚焦核心问题：这些系统实际能做什么？它们拥有多少自主性、推理能力与适应性？会在哪些环节受阻？距离真正的自主运行还有多远？事实上，所有的AI系统都具备一定程度的自主性、控制力与决策能力，但自主性的内涵并不相同。为理清这一概念，我们参考自动驾驶的分级逻辑，构建了一个六层级框架（L0-L5）。其核心思想在于，自主性并非一蹴而就，而是一个逐步、结构化的演进过程。正如自动驾驶汽车必须依次掌握车道保持、自适应巡航和自动泊车，才能迈向L3及以上级别，AI智能体的发展也遵循同样的模式，每个层级都增加了更复杂的推理能力和独立性。二、AI 智能体的六层框架L0：基于规则的工作流（追随者）这一层级的AI无智能可言，仅遵循“若满足 ...继续阅读 (13)

在AI应用日益深入的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation）正成为提升模型实用性的关键技术。本文将从AI训练师的视角出发，系统拆解RAG的核心机制、应用场景与训练要点，帮助你在构建高质量智能体时少走弯路、精准发力。今天我向大家介绍检索增强也就是RAG，在公司里面也是一个独立的项目，并且有自己的考核指标。带着4个问题来一起了解RAG1、什么是RAG2、为什么大模型要做RAG3、RAG的技术原理4、如何做RAG（AI训练师在做RAG项目的时候，具体做那些内容）一、RAG定义中文名检索增强生成，是AI领域非常重要的一种技术方案。其核心作用是给LLM大模型外挂专门的知识库，指导大模型生成更准确的输出。这块我们需求记住几个关键词：1、RAG检索增强2、RAG是一种技术方案3、给LLM大模型外挂专门的知识库什么是RAG（Retrieval- augmented Generation）简单理解，RAG让大模型先去查资料，这里资料指的就是RAG知识库，在生成回答。会让模型的回答更加精准更加贴合用户需求RAG的资料来源资料从哪里来呢，首先可以从网上获取，还有一种方式就是本地知识库，它的来源有两种方式，一种外部知识库，即联网搜索，另一种本地知识库。外部知识库：不只是搜索引擎，比如去查询一些天气情况，特定的API访问，也是一种检索增强。本地知识库：部署在本地服务器上， ...继续阅读 (11)

在数字化浪潮席卷各行各业的当下，真正打动人心的项目往往不是“快”与“新”，而是“深”与“准”。本文讲述了一个获得国家卫健委点赞的项目背后，如何通过持续深耕、精准对接，实现从理念到落地的高质量转化。聊完了图书馆，今天想说说另一个对我影响深远的项目——掌上某某健康系统。如果说图书馆项目是“复制成功”，那这个项目就是“挑战升级”。它不仅让我技术能力暴涨，更让我在2012年就想明白了一个影响我至今的道理：一个人、一家公司，必须深耕一个领域，才能走得远。在图书馆WAP站成功之后，某市移动彻底信了我们。他们马上找到了新的场景——医疗。当时，某市卫生局牵头，让某市某软件公司做了全市的“某某健康系统”，你在电脑上可以预约全市10多家医院的号，查自己的病历档案，非常先进。但问题是，它没有手机版。于是，熟悉的剧情又上演了：移动带着需求找到我们，而我们，再次用“写方案”这把钥匙，打开了这个重量级项目的大门。项目接了，但这次的技术难度是地狱级别的。之前图书馆的数据是公开的，爬下来就能用。这次的健康数据，涉及个人隐私，全部经过了严格的RSA加密。这对于当时主要用ASP/PHP的我来说，就像面对一个坚固的保险箱，我知道里面有宝藏，但找不到钥匙孔。我用C# .net边学边做，但还是在数据解密和转换显示上卡住了，进度严重受阻。最后，实在没办法，老板请了外援——一位更资深的专家来帮忙，才最终攻克了这个技术堡垒。这件 ...继续阅读 (10)

做抖音 SEO 优化时，很多人会陷入 “懂原理却卡实操” 的困境：排名刚进前 3 页就突然掉到 10 页后、每天有几百搜索流量却没一个咨询、新账号优化了关键词也没排名…… 这些问题不是 “方法错了”，而是没找到背后的核心原因（比如用户互动率低、关键词热度波动 ... ...继续阅读 (11)

苹果将迎来 50 周年，多款新品待发布王腾称离开手机行业，尝试进入新赛道OpenAI 联创曝光奥特曼解雇风波内部，称后者惯性撒谎各家车企公布 10 月交付成绩特斯拉无人出租车 Cybercab 量产版将不配备方向盘Google CEO 确认 Gemini 3 今年发布AI 教父：大公司押注 AI 会导致大规模失业马斯克：未来手机将没有 AppAndroid 微信再次上线「查看私发实况图」美团骑手「屏蔽恶意顾客」全国上线武汉交管破获首起针对无人驾驶汽车「碰瓷」案新车「线上上牌」本月起推行苹果将迎来 50 周年，多款新品待发布昨晚，彭博社发布最新《Power On》报道，提及苹果将在明年迎来其 50 周年纪念日（苹果于 1976 年 4 月 1 日成立），届时将会有多款新品共同庆祝这一纪念时刻。春季各种新品齐上阵：iPhone 17e、搭载 A18 的入门版 iPad、M4 版 iPad Air，以及 M5 MacBook Air 和 M5 Pro/Max 系列的 MacBook Pro，还有新款的 Mac 显示器。3-4 月：苹果将启动智能家居战略，万众期待的首款智能显示屏产品来袭：分为带音箱底座和壁挂式两个版本；同时还将公布全新 升级的 Siri 以及同步更新的 AI 产品线。另外还会有智能摄像头等一系列家庭安防产品。6 月的 WWDC：更新的 Apple Intelligence ...继续阅读 (11)

做抖音 SEO 优化最易陷入 “无效努力”：想涨粉却用了带货的关键词、想本地引流却没加地域词、想带货却只做内容优化不抓转化 —— 核心是 “没按运营目标匹配优化策略”。抖音 SEO 不是 “一套方法通用所有场景”，而是针对 “涨粉、带货、本地引流” 等不同目标， ... ...继续阅读 (11)

做抖音 SEO 最容易犯的错不是 “不会优化”，而是 “优化后一成不变”—— 比如关键词热度降了还在硬推、竞品新出高互动内容抢了排名、抖音算法更新后没适配，最终导致辛苦做上去的排名慢慢掉光。抖音 SEO 优化不是 “一劳永逸的静态操作”，而是 “根据外部变化（ ... ...继续阅读 (10)

Wise Program Uninstaller 是一款轻量级、用户友好的工具，专为安全彻底地卸载 Windows 应用程序而设计，包括顽固或未列出的程序。它能全面扫描并删除所有残留的文件、文件夹和注册表项，确保不留任何痕迹。它的主要功能包括针对问题软件的“强制卸载”和针对隐藏应用的“自定义卸载”。它还提供“软件健康”功能来清理和优化程序，同时支持批量移除浏览器扩展，帮助保持您的电脑和浏览器清洁、快速且安全。限免获取地址：https://sharewareonsale.com/s/free-wise-program-uninstaller-pro-100-discount限免截止时间：2025年11月7日15时 来自反斗限免 ...继续阅读 (8)

很多新手做抖音 SEO 优化，总觉得 “按步骤做了却没效果”，其实问题藏在 “容易忽略的小细节” 里 —— 比如关键词写错一个字导致不收录、字幕字号太小用户看不清、没监测复访率错过权重提升机会。这些细节看似不起眼，却直接影响抖音搜索引擎的判断。本文拆解 ... ...继续阅读 (7)

做抖音 SEO 最头疼的不是 “不懂逻辑”，而是 “知道问题却不会优化”—— 比如关键词排名从第 5 页掉到第 15 页、搜索流量的完播率突然下降、账号权重低导致内容不收录。其实抖音 SEO 优化不是 “盲目调整”，而是针对 “关键词、内容、数据、账号” 四大核心模块 ... ...继续阅读 (11)

StartupStar是一款系统启动项管理软件，通过它你可以查找出系统里哪些软件是随系统启动而启动，你可以设置不让它们启动，或者是让它们延迟启动。同时它还内置了启动防火墙，能够帮你拦截那些未经你同意就自动将自己添加到自启动项目里的程序。限免获取地址：https://pan.quark.cn/s/cf666d3058a3 来自反斗限免 ...继续阅读 (11)

过去十年，全球女性劳动参与率停滞甚至倒退，尤其在南亚、中东与北非地区。尽管教育水平不断提升，但女性就业机会仍受制于社交网络局限、时间与安全约束。世界银行最新发布的《让就业平台为女性工作》报告，系统梳理了九大策略，以提升女性在数字求职平台上的可见度与参与度，为包容性劳动市场提供了行动蓝图。首先，报告指出数字接入差距仍是根本障碍。南亚地区女性手机拥有率比男性低15%，智能手机差距高达42%，互联网使用率差距更达41%。撒哈拉以南非洲情况相似。为此，报告建议平台提供低技术门槛的渠道，如短信、USSD及语音交互（IVR）系统，并结合线下培训与社交网络推广。以加纳的Text4Jobs项目为例，通过USSD系统推送岗位，显著提升女性就业率；南非Harambee则结合上门辅导与“免流量”注册平台，使年轻女性求职者参与率倍增。其次，注册与申请流程的复杂性成为第二道门槛。研究显示，在巴基斯坦Job Talash平台上，当平台用电话提醒申请时，女性申请量增长了600%。报告建议引入AI简历自动生成与聊天机器人引导，以减少填写负担，同时设置“一键感兴趣”机制，在降低进入门槛的同时维持匹配质量。第三，隐私与安全问题是女性避开线上求职的关键原因。印度调查显示，36%的求职者因虚假职位放弃平台使用。报告倡导平台应明确数据使用规则、设置“隐私可控”选项，并建立简便的举报机制。巴基斯坦Rozee通过“雇主认证徽章 ...继续阅读 (10)