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未来人工智能的演进方向大概是这样…
在当今科技飞速发展的时代，人工智能正深刻地改变着我们的生活。然而，当前的人工智能仍面临诸多挑战，如算力需求大、数据依赖强等。本文将探讨未来人工智能的演进方向，从人类学习过程的启示到人工智能的高效训练，再到专属智能体的设想，为我们描绘出一个更加智能、个性化的未来世界。
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随着 AI 技术发展，金融行业正发生变化，本文指出未来五年金融从业者若不懂 AI 提示词，可能沦为 Excel 操作员。文章强调掌握 AI 提示词的重要性，举例说明其在数据处理、财务分析等方面的优势，体现金融人与 AI 搭档的高效性。
从AI 1.0到AI 2.0：一名AI产品经理的感悟与对未来的思考
从 AI 1.0 到 AI 2.0，人工智能的发展不仅是技术的跃迁，更是产品思维的革新。本篇文章将从一名 AI 产品经理的视角，分享对 AI 进化的深刻感悟，并探讨未来 AI 产品的可能性与挑战。
汽车出行行业用户研究的未来
从传统的手动调研到如今依赖海量数据的分析，汽车制造商和科技公司正在探索如何更好地理解用户需求、优化用户体验，同时应对自动驾驶时代带来的新挑战和机遇。本文将深入探讨汽车出行行业用户研究的现状、未来发展趋势以及数据驱动研究模式对传统用户研究的冲击，揭示在自动驾驶时代，用户研究如何从关注驾驶行为转向关注车内体验和情感需求，以及如何在数据洪流中坚守道德和隐私的边界。
AI「自我复制」能力曝光！RepliBench警示：大模型正在学会伪造身份
科幻中AI自我复制失控场景，正成为现实世界严肃的研究课题。英国AISI推出RepliBench基准，分解并评估AI自主复制所需的四大核心能力。测试显示，当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在获取资源等子任务上已展现显著进展。
处在十字路口的「盒马」，迎来了前所未有的发展机遇
实体经济下滑的时代下，盒马是如何带动消费的？
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鏖战 AI Agents：硅谷修路，中国造车
硅谷正通过制定如 MCP 和 A2A 等开放协议构建基础设施，推动 Agent 之间的连接与互通；而中国企业则更注重在特定场景下打造高效实用的解决方案，积极抢占市场份额。
Fastdata极数：全球AR/VR行业发展趋势报告2025
AR（增强现实）、VR（虚拟现实）和MR（混合现实）作为连接物理世界与虚拟世界的关键技术，正在重塑我们的生活、商业和社会文化。本文将深入探讨2025年全球AR/VR行业的发展趋势，分析科技巨头在元宇宙领域的战略布局，以及人工智能等新技术如何改变我们在虚拟世界中的互动方式。
深度思考2025大模型的发展方向
2025年，大模型技术的发展日新月异，成为人工智能领域的重要推动力。OpenAI、字节跳动、腾讯等科技巨头纷纷推出新的模型更新，推动了视觉推理、多模态融合、工具调用等关键领域的进步。本文将深入分析这些大模型的最新动态，探讨其迭代逻辑以及对AI应用的潜在影响，为关注大模型发展的专业人士提供有价值的洞察。
深度理解MCP和A2A
随着人工智能技术的不断发展，MCP（Model-Connect Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）协议逐渐成为行业关注的焦点。这两个协议分别由Anthropic和谷歌推出，旨在提升智能体与外部工具、数据源及API资源的连接效率，以及实现不同智能体之间的直接互通与协作。本文将深入探讨MCP和A2A的定义、原理及其在Agent开发中的应用，分析它们如何推动智能体搭建的效率提升，并展望未来可能的发展趋势。
一文搞懂生成式AI的技术突破与未来发展
生成式 AI 正在以前所未有的速度改变我们的生活和工作方式，从简单的文字生成到复杂的多模态创作，它的发展令人瞩目。本文将深入剖析生成式 AI 的技术突破与未来发展，从 AI 的进化路径、核心技术原理、学习机制到其在实际应用中的潜力与挑战，为你揭开生成式 AI 的神秘面纱，带你一探究竟。
