工作流

随着人工智能技术的快速发展，自媒体运营者和数字营销人员正在经历一场生产力的革命。通过AriaFlow等AI驱动的工作流工具，自助可以轻松实现无人出镜视频的批量生成。这一转变不仅提高了效率，还降低了制作...

在企业内部引入 AI 智能体后，系统往往会承担订单处理、资料流转、内部审批等关键业务环节。若智能体在执行过程中出现异常或产生不可逆的操作，若没有合适的暂停、审批、撤销、回滚和异常升级机制，可能导致业务...

单体大模型很擅长“一个人把事情说清楚”，但一旦任务横跨规划、执行、核对与反复修改，它就容易在长链路里失焦：上下文被堆满、角色互相打架、错误也被一路放大。多智能体（Multi-Agent）系统要做的，不...

AI 视频生成正在经历一个关键转变：从“抽盲盒”式的随机出片，走向可以精确调度镜头、控制叙事节奏的“导演模式”。过去，创作者输入一段提示词，得到的往往是一段画面惊艳但难以二次控制的结果——人物换个镜头...

在实际的 AI 项目中，预算往往被误导为只看模型的参数规模或训练时长，而忽略了业务层面的真实消耗。财务与项目管理者如果继续沿用“每千万参数多少美元”的估算方式，容易导致资源错配——高参数模型并不一定等...

企业在评估 AI 投资时，关注点正在从“模型能回答什么”转向“系统能否稳定完成一项业务任务”。进入 2026 年，Agentic AI 的价值不再只是生成文本，而是能够在授权范围内检索信息、运行代码...

2026年夏天，中国AI办公赛道突然按下了加速键。短短半个月内，腾讯、阿里、字节、百度四家巨头几乎同步完成了内部AI办公产品的收拢与整合，加上金山办公发布的WPS Comate，头部玩家在极短时间内完...

在快速发展的AI领域，本地部署AI代理已成为许多用户的选择，因为它能最大程度保障数据隐私和控制权。然而，这并不意味着零成本。很多人在尝试运行AI代理时，会遇到算力不足、环境依赖冲突以及模型量化导致的性...

研发负责人真正需要的，不是让 AI “多写一点代码”，而是让需求、设计、实现、验证与项目推进之间形成可追溯的协作链。Agentic 工作流的价值正在于此：它不是单次问答式的助手，而是由多个具备明确职责...

在快速发展的AI领域，斯坦福大学2026年AI指数报告为企业和战略团队提供了关键参考，报告显示AI能力仍在持续加速，并由产业主导了绝大部分前沿模型的产出，同时多模态推理基准已接近或超过人类水平。这一发...