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Anthropic天价赔款？大模型“盗版”的100000种花样
文章像一部数据黑市纪录片：从 Reddit 爬虫、YouTube 百万小时“转录”，到雇人买光实体书再撕碎扫描，乃至直接把“影子图书馆”搬进服务器——巨头们为喂饱大模型，把盗版玩出 100000 种花样。如今法院枪口对准“数据来源”而非“使用方式”，免费数据盛宴散场，AI 的下一个赛点将是版权采购与法务合规的烧钱大战。
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实战经验：使用AI+MCP时，如何有效降低大模型幻觉率？
AI生成内容越来越强，但“幻觉”依然是最大的不确定性。这篇文章将从MCP（多组件流程）角度出发，分享一套可复用的“降幻觉”方法论，帮助你在实际应用中构建更可靠的AI内容系统
企业大模型：不要拎着大模型的锤子乱找钉子了，躲4血坑 + 3步实操，成功落地！
从“万能神器”到“尴尬玩具”，不少企业在千万级大模型项目上踩出同一条血泪路径：兴奋—翻车—困惑—沉默。本文用 4 个血坑复盘致命误区，再给出一套“3 步实操”：先筛金矿场景、再选轻量落地方式、最后用统一平台管权限与成本。2025 年，别再让 AI 只活在 PPT 里。
智谱的阳谋：深度解析GLM-4.5V开源及其对AI Agent王座的争夺
智谱GLM-4.5V的开源举动，不只是一次模型发布，更像是一场精心布局的“阳谋”。它在多模态能力、生态构建与国产替代性上全面发力，试图改写Agent格局。本文将深度解析GLM-4.5V的技术亮点与战略意图，揭示这场开源背后的野心与博弈。
攻克大模型幻觉难题：从实践探索到未来方向
大模型（LLMs）的幻觉问题 —— 即生成内容与事实不符、逻辑矛盾或凭空捏造的现象 —— 已成为制约其在关键领域应用的核心挑战。无论是医疗诊断中的错误信息，还是金融分析中的虚假数据，幻觉都可能引发严重后果。为提升大模型答案的可信度，学术界与产业界均在积极探索解决方案，形成了从技术路径到实践落地的多元探索成果。
关于 AI Infra 的一切
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从需求错配、数据治理，到组织协同与价值衡量，每一步都是坑，也藏着解法。本文聚焦政务大模型落地过程中的 9 个真实问题，结合一线实战经验，拆解背后的机制逻辑与应对策略，为产品人和政务数字化从业者提供一份“避坑指南”与“解法参考”。
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决赛前，它是沉默、精准、不可一世的冠军候选；决赛后，它成了连续送子、失误连连的背景板。Grok 4经历了从神坛到谷底的戏剧性一天，它的轰然倒塌，也成就了o3的不败王者神话。
GPT-5 没有惊喜，但信号拉满
在AI技术快速发展的当下，OpenAI的GPT系列一直是行业的焦点。然而，随着GPT-5的发布，市场反应却相对平淡。本文将深入探讨GPT-5发布背后的真实情况，分析其技术升级的局限性以及市场预期的落差。同时，本文还将探讨大模型行业的发展趋势，以及AI Agent的兴起如何正在改变大模型的商业化路径。
大模型在政务服务落地这件事，我做了几年，有些想法想讲讲
在政务服务场景中推动大模型落地，远比企业应用复杂得多。流程刚性、数据壁垒、角色协同……每一步都可能卡住技术的“想当然”。本文作者以多年实操经验，深度拆解政务AI落地的真实路径，告诉你什么才是真正的“AI政务产品经理”。
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传统产品经理构建的是功能，而AIPM构建的是智能行为。他们必须理解AI的能力边界与业务适配逻辑，设计出“可被AI完成的任务”。本文旨在打破模型迷思，为AI产品经理提供系统视角与角色定位的新思路。
