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AGI样板落地，真实前景还是噱头？
在AGI产品评审会上，技术团队与业务团队的矛盾凸显了AGI落地的困境。本文从产品经理视角出发，探讨了AGI产品化的核心问题、致命缺陷及实战决策，帮助产品人更好地理解和推进AGI落地。
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规模化时代结束了，AI 正迈入「研究时代」
Ilya Sutskever 认为，AI 的‘扩展时代’已走向尽头，目前进入‘研究时代’。大模型虽基准测试优秀，但泛化能力不足。他提出诸多见解，如情绪是高效‘价值函数’，还探讨了 SSI 的反共识战略等，这标志着行业风向转变。
深度学习先驱伊利亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）揭示人工智能的5个惊人真相
人工智能领域的规模化时代即将结束，AlexNet和GPT-3的合著者伊利亚·苏茨克维尔提出了五个令人惊讶的见解，挑战了我们对AI本质和发展方向的常规认知。
Agent智能体开发平台全景图
Agent智能体开发平台正成为人工智能产业的新热点，从2023到2025年，全球市场风起云涌，中国市场更是异军突起。本文将带你全景式了解这一产业的现状、中美模式的差异，以及中国市场的三级生态分层。
超越静态检索：基于 Agentic RAG 构建企业级“智能知识大脑”的技术实践与思考
随着企业数字化转型进入深水区，非结构化数据爆发式增长与知识检索效率低下的矛盾日益凸显。传统的全文检索与基础 RAG（检索增强生成）技术在面对 B2B 复杂业务逻辑时，往往面临推理能力不足、权限管控失灵及“幻觉”频发等挑战。本文探讨如何引入 Agentic RAG（代理式检索增强生成）架构，通过“感知-规划-行动-反思”的智能闭环，解决多跳推理与复杂任务执行难题。同时，本文重点分析了基于向量的细粒度权限控制（ACL）与异构文档解析技术，为构建可信、可控的企业“第二大脑”提供路径参考。
RAG 技术深度解析（二）：检索与召回 —— 决定生成质量的核心工程环节
在RAG技术中，检索与召回是关键环节。本文深入剖析了检索的多重机制，包括关键词、向量、知识图谱检索，并探讨了影响RAG系统性能的核心工程指标，助力企业级检索架构的优化。
人工智能从专用到AGI的范式跃迁
一份报告揭示了未来十年人工智能技术将如何重塑社会，从技术跃迁到产业重构，再到社会变革和基础设施升级，AI将成为人类的‘认知合伙人’，引领我们步入人机共生的新型文明。
复盘2024 AI视频生成：从Sora的惊艳到落地的艰难，万字报告里的真实现状
2024 年被称为“AI 视频生成元年”，技术不断变迁，产品形态进化，商业化呈现多种打法，巨头也纷纷布局。本文基于报告为您深度剖析 AI 视频生成产业的现状与未来，揭示其中的机遇与挑战。
AI 产品如何设计 RAG 召回策略
知识库文档已切片入库，AI 却仍答非所问或直接 “失忆”？问题核心不在模型，而在 RAG 的 “召回” 环节！向量检索并非万能，想要让 AI 精准响应，关键要打好 “混合检索 + 元数据过滤 + 重排序” 组合拳，啃下这块硬骨头，才能让知识真正为 AI 所用。
中美大模型“登月路”：谷歌与月之暗面的这一年
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下一个Transformer可能又被Google做出来了
大模型深陷 “顺行性遗忘症” 困境：交互新知转瞬即忘，出厂后便停止进化。Google 抛出 Nested Learning 颠覆性论文，以 HOPE 框架打破架构与优化器的二元对立，用 “快慢记忆系统” 复刻生物大脑机制，让 AI 在交互中动态学习。这场被称作 “Attention Is All You Need V2” 的创新，能否开启 AGI 新范式？
