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如何靠 AI “三位一体”实现全量轨迹下的用户增长？
在《智能时代》中，吴军博士指出：任何一次技术革命，都是由于发现了一种可以极大地提高效率的新能源或新动力。在当前的数字化战场，App 用户增长的“新能源”正是数据，而驱动增长的引擎则是 AI 的“三位一体”。
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企业级AI架构的工程化落地
企业级AI落地绝非简单的模型部署，而是一场关于确定性、合规性与稳定性的全方位战役。本文深度剖析如何在生产环境中构筑五重防御工事——从确保24×7高可用的算力冗余架构，到建立双向清洗的安全护城河；从搭建处理‘脏数据’的自动化炼油厂，到实现全链路透明的可观测性体系；再到用LLMOps对抗模型漂移。这些看似‘不性感’的工程化手段，正是AI能力转化为商业生产力的关键密码。
一个 RAG 项目，在真实训练中是怎么被“做出来”的？
RAG技术远非简单的数据注入，而是重塑AI理解与决策的核心框架。本文深度拆解RAG项目中的真实困境——从语料筛选、矛盾处理到结果交付，揭示为何90%的工作仍依赖人类判断。当多数团队将其视为过渡方案时，RAG正在成为连接静态模型与动态业务的关键基础设施。
我用谷歌NotebookLM，把黄铮的商业思考，一键转成了PPT！
真正硬核的AI内容工具，一定得能解决「最后一公里」的难题：要么极度懂逻辑，能啃动深奥的长文本；要么有极强的可视化能力，能一键输出高质量成果。
个体能在AI中突围吗？
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AI手机大战背后：AutoGLM为何受宠，豆包AI却遭风控？
AI手机助手正掀起一场生态革命，但不同路径带来截然不同的命运。豆包AI凭借系统级权限实现跨应用操作，却在打破数据隔离墙后遭遇集体封杀；而智谱开源的AutoGLM模型以本地部署和生态共建为核心理念，赢得开发者与厂商双重认可。这场较量背后，暗藏着AI行业从技术垄断到开放生态的关键转型。
用户意图识别与关键词提取 Prompt 设计方法论（上）
Prompt 设计远非简单的语言拼凑，而是一项需要工程化思维的精密工作。本文揭秘了一套实战验证的 Prompt 设计方法论，涵盖关键词提取的8大防幻原则、思维链(CoT)的工程化应用，以及如何通过多模型交叉验证来提升泛化能力。从版本管理到结构化输出，这些经过千次测试总结的实战技巧，将帮助你打造出像代码一样严谨的智能对话系统。
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如何度过AI变革的“乱纪元”？
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追星的未来：AI重构粉丝VS艺人连接
Alters AI 通过高保真数字分身技术，打造艺人与粉丝之间的“私人化、规模化”互动新范式。其核心创新在于：利用电影级渲染引擎还原艺人细节，实现24/7智能对话、内容共创与商品联动；引入扭蛋机制打通虚拟互动与实体周边，强化粉丝“拥有感”；在不替代艺人真实活动的前提下，为其拓展全球影响力。
避开数字化转型的六大坑，不再被AI等新概念忽悠！
数字化转型的失败率高达70%，问题往往不在技术而在认知误区。从中台陷阱到数据孤岛，企业陷入的六大致命陷阱正在吞噬转型成果。AI时代的到来彻底改变了游戏规则——不再需要豪赌式的运动，而是小步快跑的持续迭代。本文将揭露数字化转型最危险的认知盲区，并提供一套从风险识别到核心竞争力构建的实战方法论。
