近期，豆包将联网搜索功能与深度思考功能进行了深度融合，取消了独立的联网搜索按键，实现了“边想边搜”的新模式。这一改变不仅重构了大模型的推理过程，还为用户带来了更加连贯和高效的操作体验。

随着AI技术的飞速发展，大厂们纷纷推出了各自的“超级框”产品，试图通过集成多种功能为用户提供一站式服务。腾讯的元宝、阿里的夸克、字节的豆包、科大讯飞的讯飞星火以及百度的文库和文小言等，都在这场AI应用的竞赛中不断拓展功能边界。然而，这种趋势也引发了对垂直领域工具类App未来的担忧。本文深入分析了大厂“超级框”的竞争态势、产品思路以及对垂直类工具App的潜在影响，探讨了在AI时代，工具类应用如何通过深度服务和差异化竞争来应对大厂的冲击。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）的竞争日益激烈。Meta 最新发布的 Llama 4 模型，以其独特的架构和策略，引发了行业的广泛关注。本文深入分析了 Llama 4 的三大核心特点：采用混合专家（MoE）架构、原生多模态能力以及将大模型作为训练过程的工具。

大模型虽然推理能力增强，却常常「想太多」，回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念，探究了如何帮助LLM告别「过度思考」，提升推理效率。

在人工智能快速发展的当下，AI技术正逐渐渗透到各个领域，尤其是智能手机和智能硬件行业。本文通过与rabbit创始人Jesse Lyu的对话，深入探讨了AI技术如何颠覆传统的手机系统和智能硬件生态。

本文深入探讨了在AI快速发展的时代，产品思维相比技术堆叠更为关键的核心观点。作者指出，当下AI创业的误区在于过度关注模型参数而忽视用户体验，并提出在未来AI发展的黄金五年中，产品、Agent、推理和记忆将成为关键词。文章强调，成功的AI产品需要具备明确场景、清晰用户定位、数据驱动迭代和可持续商业模式，而Agent作为AI交互的终局形态，将彻底改变人机交互方式，从"能对话"升级为"能执行"，从"你教它"转变为"它懂你"。

这篇文章把我最近这一年多以来业余时间做 AI 应用的过程做一次复盘，一方面聊聊如何构建一个多智能体驱动的 AI 应用，另一方面在这个全新的时代，大家基本站在一个起跑线上，我以浅薄的 AI 应用落地经历，分享些做产品思维上的一些变化。

AI编程助手在处理大型项目时常常出现“失忆”现象，导致代码风格不一致、重复造轮子等问题。本文深入探讨了AI记忆的本质与类型，分析了AI编程中长期记忆的重要性，并提供了实用的解决方案，如文档驱动开发、Memory Bank系统和代码注释增强，帮助开发者提升AI编程的准确性和效率。

随着AI技术的飞速发展，设计领域也迎来了新的变革。本文将带你深入了解如何利用ChatGPT 4.0进行设计，从Logo图案测试、图片风格延续到APP界面生成和IP替换等多个方面，探索AI如何助力设计师提升工作效率和创意水平。

在AI创作的世界里，提示词是开启创意大门的钥匙。本文将带你解锁如何用Gemini 2.5打造高质量的4o提示词，轻松生成独具风格的AI作品，无论是彩绘风还是科普卡，都能信手拈来，快来一探究竟吧！

在当今快速发展的AI时代，产品经理的角色不再局限于需求收集与规划，还需要深入理解技术实现的边界与成本。本文以Unity ML-Agents环境配置与寻路Demo实战为例，探讨AI产品经理如何通过亲身体验技术落地过程，培养“技术同理心”。

在数字化时代，AI图像识别技术无处不在，但其背后的原理却鲜为人知。本文将带你深入探索AI如何“看懂”图片，重点剖析卷积神经网络（CNN）这一图像识别领域的经典模型。