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人工智能

AI数据治理破局的战略重构

AI数据治理破局的战略重构
人工智能正重塑商业世界，那些真正理解当代数据治理变革的企业将占据决定性优势。  旧日的数据治理手册已经无法应对AI时代的全新挑战，我们需要一场根本性的思维转变。 AI正在颠覆传统数据治理模式传统数据管理就像一本厚重的规则手册，将决策封存在层层审批中。
5/21/2025 9:41:23 AM
大数据AI智能圈
AI 拍“大片”：谷歌发布电影创作应用 Flow，脚本、分镜、镜头控制都能做

AI 拍“大片”：谷歌发布电影创作应用 Flow，脚本、分镜、镜头控制都能做
Flow 还内置了一整套视频制作工具，用户不仅能控制“摄像机”运动轨迹、调整拍摄角度，还能编辑与延展镜头，并为 AI 视频添加多种转场效果。
5/21/2025 2:11:49 AM
清源
60+头部企业关于AI的思想碰撞，都在这场大会里

60+头部企业关于AI的思想碰撞，都在这场大会里
最近由150位全球顶尖AI创始人参与的红杉资本AI峰会刷爆AI产业圈，关于大热的智能体经济、大模型、机器人商业化...来自OpenAI、英伟达、谷歌等公司的AI大佬们给出了他们的洞察——AI不再卖工具，而是卖收益。 它正在从“技术产品”进化为一种新的经济运行方式。 这一观点通俗来讲，就是客户不会因为你的AI产品功能好不好来买单，他们只为能帮他挣钱的产品买单。
5/20/2025 3:36:54 PM
浙江：将智能家居机器人、智能眼镜等产品纳入消费品以旧换新补贴范围，最高 2000 元 / 件

浙江：将智能家居机器人、智能眼镜等产品纳入消费品以旧换新补贴范围，最高 2000 元 / 件
浙江省政府印发《关于支持人工智能创新发展的若干措施》，自2025年5月31日起实施。新政重点支持具身智能应用，建设行业基地，开放应用场景，并将智能家居机器人等纳入以旧换新补贴范围，最高补贴2000元。#浙江AI新政##具身智能#
5/20/2025 3:16:11 PM
远洋
富士康与英伟达携手打造100兆瓦人工智能数据中心

富士康与英伟达携手打造100兆瓦人工智能数据中心
在全球最大的合约电子产品制造商富士康（Foxconn）与知名芯片制造商英伟达(Nvidia)之间，合作的脚步愈发坚定。 近日，富士康在台北国际电脑展上宣布，将分阶段建设一座专门针对人工智能(AI)应用的数据中心，预计其总功率将达到100兆瓦(MW)。 富士康董事长刘扬伟在展会上透露，该人工智能数据中心将采取逐步建设的方式。
5/20/2025 3:00:45 PM
AI在线
Anthropic 研究揭示：AI 推理的思维链解释不可全信

Anthropic 研究揭示：AI 推理的思维链解释不可全信
Anthropic 公司发布最新研究报告，指出思维链（Chain-of-Thought，简称 CoT）提示方法虽被广泛用于提升大型语言模型（LLMs）的推理能力并解释其思维过程，但其可靠性存疑。
5/20/2025 12:16:18 PM
故渊
一文读懂 Vision RAG 模型

一文读懂 Vision RAG 模型
众所周知，检索增强生成（RAG）技术已在大语言模型（LLM）应用中证明了其巨大价值，通过从外部知识库检索相关文本信息，显著提升了模型回复的准确性、时效性和可追溯性。 然而，我们所感知和理解的世界并非只由文本构成：大量的现实信息和复杂语境，深刻地蕴含在图像、图表、视频等视觉内容之中。 传统的 RAG 模型难以直接“看”懂并利用这些丰富的视觉信息。
5/20/2025 11:55:22 AM
Luga Lee
深入了解如何通过 LM Studio 优化本地 LLM 性能

深入了解如何通过 LM Studio 优化本地 LLM 性能
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 如何通过 LM Studio 优化本地 LLM 性能。 在人工智能浪潮席卷全球的 2025年，本地大语言模型（LLM）的性能优化已成为开发者和企业关注的焦点。 随着计算资源需求激增，如何在本地环境中提升模型的效率、降低延迟并释放其最大潜力，成为了亟待解决的关键挑战。
5/20/2025 9:24:15 AM
Luga Lee
一文揭秘专为 RAG 打造的高性能开源图向量数据库：HelixDB

一文揭秘专为 RAG 打造的高性能开源图向量数据库：HelixDB
在人工智能技术尤其是大语言模型（LLM）蓬勃发展的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）正迅速成为提升生成式 AI 系统内容准确性、实时性与上下文相关性的核心手段。 RAG 通过将外部知识检索与语言模型推理相结合，显著缓解了模型“幻觉”问题，使其在问答系统、智能助手、企业知识中台等应用中展现出广阔前景。 然而，随着业务需求的不断升级，传统 RAG 系统所依赖的扁平向量表示与单一类型数据库架构，已难以满足对复杂语义结构建模与海量非结构化数据高效检索的双重需求。
5/20/2025 8:50:00 AM
Luga Lee
理解 RAG 第九部分：针对 RAG 微调 LLM

理解 RAG 第九部分：针对 RAG 微调 LLM
在“理解 RAG”系列的前几篇文章中，我们重点探讨了检索增强生成的各个方面。 文章中，我们重点介绍了与大型语言模型 (LLM) 集成的检索器组件，该组件用于检索有意义且真实的上下文知识，从而提升 LLM 输入的质量，并最终提升其生成的输出响应。 具体来说，我们学习了如何管理传递给 LLM 的上下文长度、如何优化检索，以及如何利用向量数据库和索引策略来有效地检索知识。
5/20/2025 6:00:00 AM
晓晓
基于Bad Cases的Dify合同审查案例演示（工作流拆解）

基于Bad Cases的Dify合同审查案例演示（工作流拆解）
4月底时，知识星球里有个关于在 RAG 流程中，如何实现基于 Bad Cases（负面案例）的合同审查和合同生成（基于合同模板）的提问，算是一个很有代表性的进阶 RAG 应用方向，这篇针对其中的合同审查场景来做些介绍和演示。 注：“整体文档理解”（Bad Cases 分析）和“结构化对象检索”（模板匹配）合同审查场景里，利用历史上的“坏案例”（Bad Cases，包含合同原文和审查结果）来辅助新合同的审查，而不仅仅依赖预设规则是个很实际的业务需求。 但标准 RAG 主要召回与问题语义相似的片段，确实很难让 LLM 理解一个 Bad Cases 的整体情况和参考价值。
5/20/2025 4:00:00 AM
有目的地设计人工智能：意图矩阵

有目的地设计人工智能：意图矩阵
在竞相添加“智能”功能的过程中，许多产品陷入了一个陷阱：推出人工智能是因为他们可以，而不是因为他们应该。 当团队争相实现自动化时，他们常常不会停下来思考：人工智能在这里扮演什么角色？ 它应该接管一切，还是协助用户？
5/20/2025 3:00:00 AM
晓晓
微软 Edge 浏览器被曝将集成 Phi-4 mini 模型，实现端侧 AI 功能

微软 Edge 浏览器被曝将集成 Phi-4 mini 模型，实现端侧 AI 功能
Phi-4 是一种小语言模型，其所需算力较低，运行效率更高，尤其适合推理类或较复杂的任务。据微软介绍，Phi-4 拥有约140亿个参数，在文本生成方面表现出色。
5/19/2025 6:07:33 PM
清源
北邮港大联手！LightRAG：图结构赋能的高效检索增强生成新范式

北邮港大联手！LightRAG：图结构赋能的高效检索增强生成新范式
现有 RAG 系统在处理复杂查询时力不从心。 一方面，它们依赖扁平的数据表示，无法有效捕捉实体间的复杂关系；另一方面，缺乏上下文感知能力，导致生成的回答碎片化，难以形成连贯的逻辑。 例如，当用户询问 “电动汽车的兴起如何影响城市空气质量和公共交通基础设施？
5/19/2025 6:03:15 PM
Goldma
抖音开展“AI 起号”专项治理行动，重点整治利用 AI 生成低俗猎奇视频等行为

抖音开展“AI 起号”专项治理行动，重点整治利用 AI 生成低俗猎奇视频等行为
在平台站内，抖音累计清理 311 条违规内容，针对心 x 甜、向 xAi 同城流量、瑞 xxAI 智习室等 15 个严重违规账号进行了封禁。
5/19/2025 5:01:14 PM
清源
微软 CEO 纳德拉透露不再听播客，转而使用 Copilot 剖析内容

微软 CEO 纳德拉透露不再听播客，转而使用 Copilot 剖析内容
微软CEO纳德拉透露已用Copilot AI助手取代传统播客，开车时与AI讨论文字稿内容。他日常依赖10个定制智能代理处理邮件、会议等任务，并称微软30%代码由AI编写。#AI办公##微软Copilot#
5/19/2025 3:33:12 PM
远洋
腾讯宣布 QQ 浏览器升级为“AI 浏览器”，Agent 功能开启灰测

腾讯宣布 QQ 浏览器升级为“AI 浏览器”，Agent 功能开启灰测
腾讯官方公众号今日宣布：QQ浏览器官宣正式升级为AI浏览器，并上线QBot，搭载腾讯混元和DeepSeek双模型，目前具备AI搜索、AI浏览、AI学习、AI办公、AI写作五大功能。
5/19/2025 3:22:36 PM
清源
蚂蚁集团 KAG：知识增强生成如何革新专业领域大模型应用？万字深入解读！

蚂蚁集团 KAG：知识增强生成如何革新专业领域大模型应用？万字深入解读！
在大语言模型（LLMs）的应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术得到广泛运用，利用外部检索系统，显著提升大语言模型的时效性，并大幅减少模型幻觉。 为了进一步提升RAG在多跳任务、跨段落任务的性能，研究人员引入了知识图谱，包括GraphRAG、DALK、SUGRE、ToG 2.0 和 HippoRAG 等。 尽管 RAG 及其优化方案已经解决了因知识缺乏和更新导致的大部分幻觉问题，但生成的文本仍然缺乏连贯性和逻辑性，难以产生正确且有价值的答案，尤其是在法律、医学和科学等需要分析推理的专业领域：首先，真实场景的业务流程一般需要基于知识片段之间特定关系的推理来收集与回答问题相关的信息。
5/19/2025 2:50:00 PM
Goldma