把五个同款大模型拉进群聊,就能开一家 AI 公司了吗?
一个关于agent数字化组织架构的猜想。 摄影:产品经理西冷牛排最近 AI 圈又流行起了一种很有未来感的产品形态:AI 办公室。打开软件,左边是一排员工。产品经理 Alice,前端工程师 Bob,后端工程师 Charlie,设计师 Davi
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“当前店里库存压了多少?”“新品销售情况怎么样?”“这个月销售目标完成没?”这些一线店长每天要面对的问题,看似只是“问个数”,但要让 AI 真正服务业务,还需要解决指标口径、查询规则和数据权限等问题。小米中国区零售团队从 Text-to-S
不赶进度、专注打磨!今天想和大家聊聊我们最新发布的 IndexTTS 2.5,支持中/英/日/西/阿五国语言零样本配音,推理速度翻倍升级,跨语言情绪还原更自然,同时也支持原声的语速控制能力,补齐上代模型短板。在AI语音合成领域,B站自研的
以下文章来源于:谷歌开发者 谷歌开发者 Google 中国官方账号。汇集 Android, Flutter, Chrome OS, Chrome/web, AI 等开发技术,以及 Google Play 平台出海相关信息。 用更智能的工具,
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以下文章来源于小米澎湃OS:时隔一年,小米澎湃OS 4 Beta版要与大家见面了!去年同期,我们发布了小米澎湃OS 3,目标是把体验做「顺」。今年的小米澎湃OS 4,则希望完成三大升级:一气呵成,流畅到底的基础体验。不止稳定顺畅,体感也丝滑
海外SKILL提效实践,以本地原生开发动作为可信事件,集成转化为多系统管理操作,代替原需人工处理的多任务长周期跨系统操作。 核心内容:开发管理SKILL以本地原生开发动作为可信事件,附加本地持久化存储每个开发任务周期的关键信息,在一个开发窗
本文介绍 STAROps 如何通过日志聚类、维度下探及 Agent 动态规划,实现从被动查询到主动发现未知异常的智能巡检,结合 UModel 跨源关联与持续反馈优化,提前识别风险并提升系统可靠性。 很多人查日志,都是从一条告警开始的。接口报
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恐慌之后往哪走——这个问题,只有我自己能答先说句抱歉,这个号,很久没更新了。原因无非两个。一是没有合适的素材。文章这东西,隔着纸写永远容易,一旦落到自己身上,说什么都像是隔岸观火,憋来憋去憋不出那口气。二是 AI 的冲击。这段时间我几乎每天
GPT:细心又聪明,综合能力最强,主力模型。不过非常爱写测试,如果你不刹车,它绝对会过度设计,一定要把“不要过度工程化,务实优先”写入 AGENTS.md。Fable 5: 刚出的时候神一般的存在,写的代码 GPT 找不出任何 Bug,当时
根据《上海市化妆品企业生产质量管理体系提升三年行动方案(2026-2028年)》,结合近三年全市化妆品生产企业许可核查、日常监管、体系检查、委托生产监管等全维度数据,深度梳理企业生产质量管理体系运行堵点、难点与共性隐患,以问题高频程度、风险
通过框架迁移、模型调优与性能优化,实现精排模型scaling up下效果、性能同步提升 01#背景过去几年,广告预估模型从“稀疏特征 + 轻量 MLP”的阶段,走向更大的 dense 网络、更复杂的特征交互和更长的用户行为序列。在广告预估中