工作流

模型排行榜仍有价值，但它越来越像一张“入场券”，而不是企业采购的最终答案。一个模型能在标准测试中拿到高分，并不等于它能在真实业务里稳定处理高并发请求、在可接受的等待时间内交付结果，或把每次任务的支出控...

过去两年，企业讨论 AI 的方式大多围绕“模型能回答什么”展开。但 Google Cloud 在 2026 年 AI Agent 趋势报告中传递了一个更直接的信息：简单提示的时代已经结束，AI 正在从...

研发负责人在评估新一代 AI 编程助手时，最容易被“单次解题很强”带偏。小米 MiMo 团队开源的 MiMo Code，公开定位并不是再做一个只会补全几行代码的聊天机器人，而是面向长程自动化编程：在几...

跨端产品研发最容易卡住的，不是某一个端的实现能力，而是需求、设计稿、接口说明、测试结论在不同角色之间反复转译。腾讯 Hy3 面向全球开放后，产品团队可以从“让模型单点生成内容”转向“让智能体按角色协作...

企业试用多模态 AI 时，最容易出现的误区，是拿几份清晰、完整、格式规整的图片、表格、文档或语音去测试。这样的样本适合展示能力，却不适合验收业务。真正需要回答的问题不是“它能不能处理材料”，而是“材料...

AI 工具更新节奏越来越快，对企业技术决策者和 IT 运维团队来说，真正的挑战往往不是“有没有新工具”，而是“要不要跟、何时跟、跟到什么程度”。如果只靠临时通知、口头推荐和零散试用，团队很容易陷入频繁...

导语：在当下设计与印刷行业日常协作中，谁（设计师、印前工程师、企业客户）、何时（交付与校样阶段）、何地（Windows、macOS及跨平台云端环境）、何事（ai格式的文件用什么软件打开）、为何（确保可...

企业部署智能体AI，真正难的从来不是“做出一个能聊天的助手”，而是让它在权限边界内接收任务、拆解路径、调用系统，并在失败时停下来请求人工判断。对技术负责人而言，项目是否值得启动，应先看业务流程是否存在...

很多 AI 项目周报看起来进展很快：模型回答更流畅了，演示效果不错，调用次数也在增长。但这些信息未必能说明项目正在创造业务价值。对不直接参与开发的管理者来说，读周报的重点不是判断代码写得好不好，而是确...