深度|Agent时代的下半场:谁在抢占中国企业AI的基础设施入口
深度|Agent时代的下半场:谁在抢占中国企业AI的基础设施入口AI 真正的终局之战,可能根本不在 C 端。过去两年,我们见证了无数个打着“个人助理”旗号的 AI 应用争夺流量入口,像极了移动互联网早期的百团大战。
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AI 真正的终局之战,可能根本不在 C 端。过去两年,我们见证了无数个打着“个人助理”旗号的 AI 应用争夺流量入口,像极了移动互联网早期的百团大战。
Anthropic用40万次会话Claude Code实锤:能从 AI 身上榨出几倍产能的,不是代码力,是更懂行。
尽管大语言模型(Large Language Models, LLMs)在复杂数学推理、代码生成和知识问答上表现突出,但它们仍常在多位数加法这类基础算术任务上犯错。
通用机器人,不必长得像人。
大模型再强,也读不懂你公司那一柜子的合同、发票和扫描件。在"纸张世界"和"LLM世界"之间,缺一座桥——而百度开源的 PaddleOCR,可能就是当下最稳的那座。
他们对触乐说,变化发生在今年春节后。数字天空《烽沙》项目组目前有25人。今年1月,他们一共调用了2亿Token,到了2月,调用的Token数变成了149亿,“暴涨70倍”。“AI已经完全成为我们日常开发流程的一部分,虽然核心设计方向仍然需要把关,但已经很难再回到纯手工模式,”《烽沙》制作人Niko半开玩笑地告诉我:“如果今天用不了AI,我们都不会编程了,手动敲(代码)太慢了。”
机器学习已经习惯了处理序列:一句话中的词、视频中的帧、推荐系统中的点击、金融市场中的订单。但在很多真实场景里,数据并不是按固定步长排好队出现的。
2026 年,会不会用 AI 不再看 Prompt(提示词)能力了,而是要看会不会设计循环。
当大模型开始控制机械臂、家用机器人时,“安全”这件事也变得不一样了。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技,最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同,它选择从另一个方向切入:让 AI 主动学习用户的工作流程。