RAG（检索增强生成）技术如今几乎成了大模型应用的标配，但用过的人多少都遇到过这样的尴尬：系统明明检索到了正确的文档，最后给出的答案却依然离谱。问题到底出在哪里？ 最近，一支由德国萨尔大学、腾讯优图实验室以及上海交大、复旦、浙大组成的研究团队，给出了一个直击要害的诊断：问题往往不在搜索环节，而在模型

AI是否会大规模取代人类的工作？答案远比想象的要复杂。当前企业“用AI降本”的逻辑，很大程度上建立在被补贴压低的价格之上，而非真实成本。一旦算力、电力与基础设施成本回归现实，AI未必比人更便宜。 AI会取代我们的工作吗？也许会，如果计算结果可行的话。 自生成式AI取得突破以来，这场争论便未曾停歇。近

传闻中因风险过高而被封存的Mythos模型，如今竟以开源形式“重生”。一个名为OpenMythos的项目，正尝试整合当前公开的研究成果与业界对Claude Mythos架构的主流推测，致力于复现这一传说中的模型。 其核心架构是一个集成了MoE路由机制的循环深度Transformer。简而言之，该设计

想象一下，一位程序员因意外摔断了手，需要打上两个月的石膏，但工作进度却一刻也不能耽误，他该如何应对？Anthropic的研究员、《构建高效智能体》的合著者Erik Schluntz给出了一个极具前瞻性的解决方案：将核心开发工作全权委托给AI助手Claude。 这并非只是一个极端的个人实验，它精准地揭

目录 你是否也遇到过这些问题 处理效果 1 前置准备 2 超简单AI自动化解决方案 第1步：准备好你的原始数据 第2步：针对指定的文件下达指令 第3步：验收 还能解决这些同类问题 更多场景直接抄作业 1 月度数据汇总 2 部门数据合并 3 所有工作表合并 4 排除特定工作表 常见问题答疑

过去半年，我为自己负责的多个项目——包括中后台业务系统、底层框架、SDK和文档站点——都补充了一份关键的AGENTS md文件。 尽管这些项目的技术栈和团队规模各不相同，但维护这份文件的核心方法论最终都收敛到了相似的实践模式。如今，业界更倾向于将这套实践称为“Harness Engineering”

当“AI助理”不再只是聊天框里的问答玩具，而是真正走进业务流程、参与决策判断，企业的人才需求和组织形态正在发生深刻裂变。 近日，飞书在全联商业地产行业年会上发布《先进消费AI实战白皮书》，提出一个鲜明判断：以 Agent 为形态的“AI助理”正逐步从协同工具演变为企业的新生产力，未来，越来越多员工将

在人工智能技术全面渗透商业世界的当下，企业首席信息官（CIO）面临的核心挑战已发生根本性转变。核心议题不再是“是否应用AI”，而是“如何高效应用”——具体而言，是投入资源自主研发定制化AI解决方案，还是直接采购成熟的AI供应商平台。这一决策远非单纯的技术选型，它深刻影响着企业的核心竞争壁垒、数据主权