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准备上知识图谱和本体（Ontology）？要什么团队、选什么场景、花多少成本
企业上知识图谱与本体论，最难的不在算法而在场景与团队。文章以中后台、电商、医疗三类AI客服为切口，拆解确定性推导、情绪意图与循证证据链三种能力边界，指出多数项目卡在数据与产研协同，而非模型本身，并给出团队配置与成本判断。
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Claude官方发布AI原生软件开发手册，提出代码不再是瓶颈，传统研发流程将被颠覆。产品经理的角色将从写文档转向决策判断，AI将贯穿计划、设计、构建、测试、部署、运维全流程。本文深度解析这套新范式，并探讨其落地阻力与未来趋势。
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约束显化：把隐含的语义假设变成显式规则
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AI视频产品的竞争，已经从“能不能生成”转向“能不能持续创造价值”。本文以 Sora 的商业化困境为切口，讨论质量与成本、能力与需求、通用与行业三组矛盾，并结合广告、电商、短剧、实时交互和世界模型等实践，梳理 AI视频产品走向可控、可用、可落地的路径。
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模型能力决定上限，但真正拉开 Agent 产品差距的，是模型与任务之间的运行控制层——Harness。Anthropic、OpenAI、DeepSeek 等大厂纷纷公开补 Harness，背后是 Context、成本与验证成为新瓶颈。本文从 AI 产品交付视角，拆解 Harness 边界与四条技术路线差异。
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