AI产品经理必修课:如何让你的AI智能体学会遗忘
在AI智能体的构建中,“遗忘”不再是缺陷,而是能力。本文深入解析AI遗忘机制的技术原理与产品价值,揭示如何通过设计让智能体更安全、更高效、更贴合真实需求,是AI产品经理不可忽视的一课。
在AI智能体的构建中,“遗忘”不再是缺陷,而是能力。本文深入解析AI遗忘机制的技术原理与产品价值,揭示如何通过设计让智能体更安全、更高效、更贴合真实需求,是AI产品经理不可忽视的一课。
在数字化浪潮席卷各行各业的今天,企业运营中涉及的审核工作正面临前所未有的挑战与机遇。无论是财务报销、合同审查、供应商资质审核,还是广告内容合规、风险决策支持,传统依赖人力的审核模式不仅效率低下,还容易因主观判断或疲劳操作导致错误率上升、风险控制失效。在此背景下
你是否经历过服装行业的“时尚悖论”:网红爆款的生命周期短如昙花,而服装企划的周期却长如蜗牛;企划人员还在苦哈哈地人工调研时,秀场新风向在直播间完成了第一轮测试和传播;设计师对着滞后的销售数据改款时,社交APP的热搜词条早已换了三茬……
我在 X 上关注了很久的 AI Agent 交易平台 MuleRun 今天终于正式上线了,我之前一直以为这是某个硅谷创业团队做的,因为在外网真的太火了,但最近得知是咱们中国团队搭建的,很惊讶。
腾讯在2025全球数字生态大会上重磅发布混元3D 3.0模型,其3D-DiT分级雕刻技术显著提升了建模精度,同时推出混元3D Studio平台和开源计划,推动3D创作的边界拓展。
昆仑万维 agent st 混元3d agentstudio 2025-09-17 00:27 15
上下文的来源很多:用户的查询、系统指令、搜索结果、工具输出,还有前面步骤的总结。上下文工程的核心在于把这些碎片实时组装成一个连贯的输入,不是静态的prompt,而是根据任务动态构建的东西。
九月,空气中已经弥漫着双11大促的硝烟味。对于所有品牌而言,这不仅是一年中最关键的业绩冲刺期,更是一场对营销团队组织力、创造力和执行力的考验。
9月16日,2025腾讯全球数字生态大会在深圳举办。大会期间,绝味食品宣布携手腾讯智慧零售升级发布绝味AI会员智能体:基于腾讯企点营销云的Magic Agent产品,及其底层的腾讯云智能体开发平台、混元大模型+DeepSeek双模型能力,首次实现AI Agen
Open AI曾将AI发展划分为五个阶段:从L1的“聊天机器人”(可进行基本的对话交流)、L2的“推理者”(具备更高级的逻辑和推理能力),到L3的“智能体”(能够思考并自主采取行动)、L4的“创新者”(可协助人类进行创造性发明)、L5的“完整组织”(能够完成组
如今,尽管提示词(Prompting)仍是大模型交互中不可或缺的重要环节,但其局限性已逐渐显现。研究与实践正从依赖单一技巧性操作,转向对语境建模、信息组织与交互结构的系统性探索。而这,便是“上下文工程”(Context Engineering)兴起的原因。
9月12日,美团宣布首款AI Agent产品“小美”开展公测。这应该就是此前美团透露的,即将发布,并正在“封楼测试”的面向C端的智能体。
Open AI曾将AI发展划分为五个阶段:从L1的“聊天机器人”(可进行基本的对话交流)、L2的“推理者”(具备更高级的逻辑和推理能力),到L3的“智能体”(能够思考并自主采取行动)、L4的“创新者”(可协助人类进行创造性发明)、L5的“完整组织”(能够完成组
美团的“小美”来了!还没正式用上,就已经让人有点上头?这篇文章不聊技术参数,而是带你感受“小美”在功能开启前的那些细腻体验:从界面设计到语气风格,它是怎么一步步拉近用户距离的?
从2022年10月“GPT时刻”开始,人工智能领域的迭代速度便如脱缰野马。身处其中的开发者,无不感受到一种强烈的“AI一天,人间一年”的集体焦虑。
AI应用在产业广泛落地,正在推动推理需求暴涨和云基础设施升级。在2025腾讯全球数字生态大会上,腾讯集团副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示,腾讯云正不断升级云基础设施,以支撑Agent规模化落地和企业全球化发展。他介绍,腾讯云已在推理加速、Agent Infra和国
8月29日晚间,鼎捷数智(300378.SZ)交出2025年中期答卷。上半年,公司实现营业收入10.45亿元,同比增长4.08%;归母净利润4502.67万元,同比增长6.09%。整体财报稳中有进,但更引人注目的是,公司AI业务收入同比大增125.91%。
在基础设施与场景拓展上,阿里云打通了从研发到部署、运维的全流程,形成了完整的支撑体系。通过通义大模型和羚羊数据平台,企业可以在统一环境下进行智能体研发、测试、上线和持续优化,无须重复搭建底层算力或数据环境。
客观来看,它不应该是FOMO情绪的一拥而上,对Agent的盲目布局和选择,它更应该被选择的理由是真实的生产力价值、真实可用可转化为业务价值的产品加持,而这些也正是Zoho在CRM一系列产品中所展现,也更是被选择的点。
计算领域正在经历一场革命性的转变。我们正从简单的请求-响应模型,迈向一个由自主的、以目标为导向的 AI Agent 定义的新时代。这些 Agent 不再仅仅是被动地执行指令,而是能够进行推理、规划、并拥有记忆,以代表用户完成复杂的多步骤任务。
传统的Agent,多半依赖预设的流程,像一条早已铺好的路。可一旦底层模型更新,整个系统就需要推倒重来。 Kimi采用的端到端地强化学习,走的是另一条路。它让模型在未知的问题里自由探索,不靠固定的程序,而靠数据和反馈一点点成长。