AI,个人随笔 第一批智能体开发者的生存境况 文章聚焦首批智能体开发者生存现状,对比国内外开发模式差异,分析国内草根开发者面临的变现难题,同时梳理其 “抱大腿”“小而精”“定制化” 三类生存路径,探讨平台生态对开发者的支撑作用。 脑极体 创业者智能体行业观察
AI Lovart 加 Nano Banana 无脑批量制作知识卡片海报,我把 Lovart 做设计玩出新花样了。 文章介绍通过 Lovart 与 Nano Banana 结合,批量制作多种知识卡片海报的方法,涵盖卡通单词卡、日签海报等场景,附具体操作提示词与案例,为高效制作知识类视觉内容提供思路。 阿真Irene LovartNano Banana操作指南
AI 谷歌nano banana官方最强Prompt模板来了!先收藏再说 nano banana爆火!网上看到的那些超强效果图是如何生成的呢?谷歌的官方Prompt模板终于来了!赶紧先收藏再说! 新智元 googleNano Banana提示词
AI,个人随笔 外卖巨头造出“大模型黑马”!美团开源LongCat引爆技术圈 当技术圈还在争论AI霸主花落谁家时,美团开源的5600亿参数模型LongCat-Flash-Chat 以“外卖公司”的标签横空出世,却在GitHub热榜霸屏。它不仅跑赢Claude4、DeepSeek等标杆,更以单卡推理100+ tokens/s、成本0.7美元/百万token 的效率刷新行业认知。本文将深入拆解其技术架构、实战表现及美团AI野心,结合权威实测数据与独家细节,为您呈现完整图景。 栗子 AI产品LongCat美团
AI 向量库已死、RAG永存:模型进步再次干死过时技术 向量库刚被捧上神坛,就被最新一代大模型一脚踹下。原因很简单:当模型上下文一口气拉到百万 token,召回和排序一次搞定,传统 RAG 架构里的向量检索瞬间成了“多余的中间商”。本文用实测数据告诉你,向量延迟、精度天花板和成本是如何被原生长上下文碾压的——以及,在“模型即检索”的新范式里,开发者该如何重写知识库代码。 叶小钗 AI产品RAG向量库
AI 保姆级教程,Nano Banana使用场景大全 AI 图像生成领域正随着 Nano Banana 的出现步入新纪元,以其为代表的技术突破预示着 AI 将从 2D 图像生成向 3D 建模、视频生成拓展。未来,AI 创作工具的商业生态会更完善,AI 创作也将成为数字时代的基础技能,推动各行业向智能化、高效化发展。 馒有理 Nano Banana使用场景操作指南
AI,个人随笔 3个月下载40万,上线即冲榜Top5,国产AI“全能型工具”成拉美人新宠 当国产“全能”AI工具在拉美上线,3个月拿下40万次下载、空降应用榜Top5,很多人才第一次把目光投向这片被忽视的大陆。它不做本地化“翻译”,直接用语音+图片搞定多语种混合场景;不靠烧钱投流,靠TikTok魔性短视频裂变。拉美用户为何对一款中国AI上头?答案藏在“性价比+情绪价值”双杀里,也预示着国产AI出海正在进入“轻骑兵”时代。 扬帆出海 AI产品个人观点产品分析
AI AI 产品经理人工智能客服项目:从需求到落地的全流程解析 想成功主导 AI 客服项目?本文从需求调研到迭代优化六大阶段,详细拆解 AI 产品经理实操路径,助你掌握核心能力,打造高效、智能且用户满意的 AI 客服系统。 为了罐罐 AI 产品经理智能客服经验分享
AI 万字拆解:RAG已死吗?上下文工程(context engineer)为何为王? 最近看一个播客是 Chroma 创始人兼 CEOJeff在 Len Space 播客的对话,对话的标题就是关于“RAG is dead”的观念,在视频中很明显的说明了原本的RAG的局限性和现在context engnieer的重要性,今天我就想全面分析一下“上文工程”(context engnieer)为什么这么爆火?以及将来RAG的形态到底何去何从…… LULAOSHI RAG上下文工程基础知识
AI,个人随笔 AI大模型技术解析-大模型背后的冷知识 想快速掌握大模型关键技术?本文从 AI 产品经理视角,深入浅出剖析 Agent、MCP 等术语,涵盖定义、原理、应用场景及相关概念关系,为你构建清晰知识体系,助你在大模型浪潮中把握技术核心,提升产品竞争力。 A ad钙 AI应用基础知识大模型
AI,个人随笔 AI 时代流量战争打响:谷歌 AI 概览主导搜索,产品不转型 GEO,如何存活? 在 AI 搜索浪潮下,传统 SEO 运营模式遭遇困境,企业面临着用户习惯变迁、流量入口转移等挑战。若想在新赛道立足,就必须从传统模式转向 GEO 策略,但这并非易事,如何成功转型,是企业亟待解决的矛盾。 人工智能怨气指南 AI+时代GEOgoogle
AI AI 产品经理如何统筹模型调优:从目标到落地的全流程方法论 AI 产品经理在模型调优过程中面临诸多矛盾。既要平衡业务需求与技术可行性,又要兼顾成本投入与业务收益;既要确保模型在离线评估中的优异表现,又要防止在线效果不佳。如何化解这些矛盾,成为决定模型调优成败的关键。 为了罐罐 AI 产品经理产品流程方法论