在混乱的转型过程中，我们从以往失败的项目中吸取了宝贵的经验教训。我们认识到，仅通过发送电子邮件进行沟通是远远不够的，因此采取了一种更具个性化的策略。具体做法包括在每个部门识别并招募有影响力的员工，作为变革的积极支持者。我们不仅向他们传达了即将发生的变革，还详细解释了变革的必要性，以及他们的工作如何与整体目标相协调，从而提升了转型的效率和效果。
随着人工智能技术的飞速发展，AI已从传统的辅助工具演变为企业战略的核心驱动力。本文探讨了“AI即战略”这一新兴理念，聚焦于Agentic AI所具备的自主决策、执行与持续学习能力，如何重塑企业的商业模式并推动自主商业模型的崛起。文章进一步分析了这一变革所带来的合成竞争新态势，以及企业在应对技术挑战、组织重构和伦理问题时的应对策略。通过深入剖析AI在战略层面的角色转变，文章为企业在AI时代中寻找新的增长路径提供了思考方向。
在软件开发过程中，技术债务的积累是一个普遍且复杂的问题。尽管敏捷开发方法论因其快速交付和灵活响应需求变化而广受欢迎，但其过度强调功能交付速度而忽视代码质量的倾向，往往加剧了技术债务的增长。本文指出，敏捷开发在推动生产效率的同时，也可能为长期维护埋下隐患。作者虽是敏捷开发的支持者，但也强调开发团队需要在快速交付与代码质量之间取得平衡，以避免技术债务对项目造成负面影响。
随着人工智能技术的快速发展，构建AI支持的基础设施已成为大型软件工程组织的一项紧迫需求。根据Gartner的预测，到2026年，预计80%的大型软件工程组织将设立平台工程团队，专注于提供可复用的服务平台、组件及应用交付工具，相较2022年的45%有显著增长。展望至2027年，平台工程将在基础设施和运营团队的技术决策中发挥关键作用，预计超过一半的决策将受到其影响。这一趋势表明，平台工程正成为推动组织数字化转型和技术创新的核心力量。
自GPT架构首次推出以来，大型语言模型（LLM）在技术上经历了持续演进，从GPT-2（2019年）到最新的DeepSeek-V3和Kimi K2，尽管时间跨度长达七年，但这些模型在架构上仍然保持了较高的相似性。这种架构的稳定性表明，尽管计算能力和数据规模不断提升，核心设计理念依然具有持久价值。本文将对包括DeepSeek-V3和Kimi K2在内的八种现代LLM架构进行比较分析，探讨其异同及发展趋势。
机器学习在体育数据分析中发挥着越来越重要的作用。通过分析球员和比赛数据，机器学习能够识别出隐藏的模式和趋势，帮助教练制定个性化的比赛计划和训练方案。在现代体育中，数据分析不仅被用来优化训练方法，还广泛应用于球员招募和比赛策略规划。例如，一些职业球队利用机器学习技术分析球员表现数据，从而更精准地评估球员价值并制定战术安排。随着技术的不断发展，机器学习正在为体育领域带来革命性的变化，使训练和比赛更加科学和高效。
在人工智能领域，“幻觉”这一术语最早由Karpathy在十年前提出。作为AI界的命名专家，他不仅创造了这一概念，还推动了许多其他术语的普及。命名在科学研究中具有重要意义，正如Gemini所指出，它是构建知识体系的基础行为。通过为复杂现象提供精确分类的“地址”，命名成为全球科学家共同关注的“稳定目标”。Karpathy的工作不仅影响了AI领域的术语发展，也凸显了命名在科学进步中的关键作用。
微软在其官方网站上宣布，Edge浏览器将引入一项名为Copilot的AI Agent功能，旨在通过自动化搜索、预测和整合信息来革新用户的浏览体验。这一创新功能将帮助用户更高效地处理在线任务，减少繁琐操作，提升生产力。微软表示，Copilot不仅能够理解用户的搜索意图，还能主动提供建议和整合多来源的信息，为用户提供更智能的浏览辅助。随着人工智能技术的不断发展，Edge浏览器的这一升级标志着浏览器功能正迈向更加智能化的新时代。
近日，智谱公司在人工智能领域取得一项重要突破，开源了一款新的SOTA（State of the Art）模型。该模型在多项性能指标上表现卓越，甚至超越了GPT-5，成为当前开源模型中的佼佼者。这款模型不仅能够处理复杂的任务，例如观看视频并在B站上发表弹幕，还在代码生成和Agent交互方面展现了强大的能力。此外，其推理性能在同类模型中排名第二，进一步巩固了智谱公司在AI领域的领先地位。
本文详细介绍如何使用Elasticsearch 8.15.0版本完成生产级别的部署，涵盖从目录规划到插件配置的全流程操作指南。无论是搭建单节点测试环境还是配置多节点集群，读者均可快速上手并高效完成部署。文章特别针对RAG（Retrieval-Augmented Generation）场景进行了优化，包括分词器配置、权限管理等方面的调整，以确保向量入库和语义检索的高效性和稳定性。通过按照文中步骤操作，用户可在10分钟内完成RAG向量数据库的基础搭建，为实际应用提供可靠支持。
EvaLearn是由复旦大学自然语言处理实验室与字节跳动Seed等机构联合提出的一种新型大模型评测方法。该方法专注于评估大型AI模型的学习能力与效率，提供了一个全新的评测基准，从而帮助研究者从更贴近人类学习的角度理解模型的潜力。这一评测体系的提出，为衡量AI模型在不同任务中的适应性和学习速度提供了科学依据，也为未来模型优化和算法创新提供了重要参考。
近日，90后华人科学家赵晟佳正式加入Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，简称MSL），担任首席科学家一职。赵晟佳毕业于清华大学，曾是推动ChatGPT至o3版本迭代的核心成员，在人工智能领域展现出卓越的技术洞察力与研发能力。针对这一重要人事变动，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun公开表达了对赵晟佳加入的欢迎与期待，认为其专业背景与创新能力将为MSL在超级智能领域的前沿探索注入新的动力。
Spring AI MCP 是 Spring AI 框架中对模型上下文协议（MCP）的集成实现，为 Java 开发者提供了标准化接口，以支持与多种数据源和工具的交互。该集成方案兼容同步与异步通信模式，提升了基于 Spring 框架的 AI 应用在模型上下文管理方面的灵活性和扩展性。
毕树超，Meta公司超级智能团队的一员，在加入Meta后首次公开表达了他对人工通用智能（AGI）的看法。他回顾了人工智能领域70年的发展历程，从AlexNet引发的深度学习革命，到Transformer模型和Scaling Law推动的大型模型发展，再到强化学习与预训练技术的结合，这些技术进步都指向了AGI的实现。毕树超坚信，智能并非人类所独有，AGI的时代已经到来。
近日，由北京航空航天大学、上海人工智能实验室以及英国利物浦大学组成的研究团队提出了一种创新方法——ROME，该方法将信息瓶颈理论应用于数据集蒸馏任务，显著提升了模型的鲁棒性。这一技术的优势在于无需进行对抗训练，即可将模型的抗干扰能力提高近40%。研究团队的成果为提升模型对抗鲁棒性提供了有效的新途径，也为未来人工智能模型的优化开辟了全新思路。
阿里巴巴近日开源了一款电影级别的AI视频模型——通义万相Wan2.2。该模型基于MoE（Mixture of Experts）架构，是首个将MoE架构应用于视频生成扩散模型的实例。通义万相Wan2.2能够生成具有电影级视觉效果的视频内容，为AI视频生成领域树立了新的里程碑。值得一提的是，该模型的5B版本可以在消费级别的显卡上运行，大大降低了使用门槛，为更多开发者和创作者提供了实践和创新的可能性。
