AI Agent正在颠覆电商行业的运营逻辑,从简单的数据整理到复杂的跨系统协同,它正在实现真正的自动化闭环。本文将深度解析Function Calling与Re-Act两大核心技术引擎,拆解9种核心设计模式在电商场景的落地应用,并揭秘阿里巴巴、Salesforce等巨头的实战架构。万字长文涵盖技术原理、行业痛点和可直接复用的解决方案,带你掌握这场效率革命的核心方法论。
随着Vision Pro M5发布,《Hand Physics Lab》等应用展示了VR纯手势交互在娱乐、教育、医疗等领域的巨大潜力——自然、直观、沉浸感强。但受限于缺乏触觉反馈与高精度操作能力,纯手势目前更适合轻量级、体验型场景;重度应用仍需手柄辅助。未来XR生态的突破,既依赖硬件对手势识别精度的提升,也需更多开发者探索‘自然交互’与实用性的平衡点。
RAG 项目上线后,开发者们往往会陷入一个误区:只要答案正确,模型就算成功。但当模型开始展露思考过程(CoT),你会发现真相远非如此——推理中的逻辑漏洞、无效信息与错误前提瞬间暴露无遗。本文深度拆解 Chain of Thought 的本质不是让 AI 更聪明,而是教会它如何用人类认可的思维方式「正确地犯错」,揭示从 Prompting 到 RM 的多重约束如何共同塑造可信赖的 AI 推理能力。
AI绘画领域正面临一场范式革命,何恺明团队的最新论文《Back to Basics》直指扩散模型的核心缺陷,提出了颠覆性的x-prediction解决方案。本文深度剖析了当前主流AI绘画模型因目标错配导致的技术债务,并揭示JiT架构如何通过回归本质目标,实现从复杂组件堆砌到极简端到端设计的范式转变,为行业带来成本结构和生态布局的全新思考。