欧洲眨眼了：AI 法案的推迟，以及它给 PL 2338 的启示
上周，欧盟最终批准了将 AI 法案高风险规则推迟到 2027 年底的一揽子方案。8 月 2 日仍将生效的是什么、欧洲为何后退 — 以及给 PL 2338 的三个教训：这部法案停在众议院，而政府已在以数十亿雷亚尔的规模采购 AI。
2026年7月6日阅读约 1 分钟0
博客
程序化点击的终结：RPA、自主智能体，以及争夺企业自动化心脏的静默之战
当那个曾拯救你的机器人开始让你付出高昂代价。
2026年4月2日阅读约 2 分钟0
记忆即基础设施：多智能体架构中的持久上下文如何重新定义客户服务
你是谁，不该每次都要重新解释一遍。
2026年3月28日阅读约 1 分钟0
生成式 AI SaaS 产品定价：一个新的市场范式
几十年来，基于成本映射的技术服务定价遵循一种令人安心的可预测逻辑：更多用户意味着更多服务器、更多存储、更多带宽 — 线性成本可以在误差可接受的电子表格里做预测。
2026年1月11日阅读约 1 分钟0
Agent2Agent（谷歌）与 Model Context Protocol（MCP）：智能体互联与 API 集成的架构性进化答案
距首批生成式 AI 框架发布已有约三年。今天构建这类解决方案时，我们会发现有多种技术可以把智能体「连接」到知识库和 API：各种 RAG、GraphRAG、Function Calling 等等。
2025年4月24日阅读约 1 分钟0
在生成式 AI 智能体框架与 RPA 遗留系统之间求平衡
从「受限」机器人到认知助手：理解 LLM 智能体在企业自动化中的革命，以及为什么你的企业不能缺席这场转型。企业流程自动化在过去几十年经历了重大变革。
2025年3月30日阅读约 1 分钟0
各位同仁，进化在路上 — Titans 架构：Transformer 潜在的进化替代方案
关于基于 Transformer 结构及其现代注意力机制的语言模型，其「认知能力」还能进步到什么程度，讨论已经很多。
2025年1月21日阅读约 1 分钟0
「广域上下文感知」：LLM 打造真正解决问题、理解客户的数字客服的潜力
一个好的对话智能体应当以「广域上下文感知」来构建：LLM 打造理解客户、解决问题的数字客服的潜力。
2024年11月17日阅读约 1 分钟0
LangSmith — 如何看清 LLM 的「推理」脉络，以改进你的微调？
为特定场景定制 LLM 是一门近乎手工的艺术，一个试错的过程。乍看并不复杂：你去弄明白哪个基座模型最适合要解决的问题 — 比如你可能需要一个逻辑推理更精准的模型，或者一个泛化能力更强的模型。
2024年7月4日阅读约 1 分钟0
用 LLM 做数据转换（ETL）：Data Lake 项目的新思路
又一个有趣的用例：把自然语言处理（带认知推理）与结构化数据分析流程结合起来。
2024年2月12日阅读约 1 分钟0
产品管理的未来：最新最有前景的 GenAI 无代码工具
人们广泛谈论在推出 100% 自研产品之前先用无代码/低代码工具做实验的重要性 — 省时省力。随着对新一代生成式 AI 工具的押注，这一趋势将进一步增强。
2023年11月13日阅读约 1 分钟0
Hugging Face — GenAI 数据科学家的游乐场
在生成式 AI 竞赛中，世界上已经涌现出许多明星初创公司。YCombinator 的加速投资很大一部分已流向这些迅速崛起的企业，它们在众多爱好者的讨论与实验中占据了一席之地。
2023年9月20日阅读约 1 分钟0
面向生成式 AI 的多源图谱数据分析架构
组织的经典后现代难题：成堆的数据却生不出洞察。
2023年9月5日阅读约 1 分钟0
GenAI 的云基础设施 — 自动化与 RPA
关于 GenAI 潜在应用的讨论仍在继续，但首先要考虑的，是为部署这类产品准备好云基础设施。
2023年8月12日阅读约 1 分钟0
第一代 LLM 构建工作室产品 — SaaS — FlowiseAI
一场发布首个 LLM 构建工作室的竞赛正全速进行。
2023年7月18日阅读约 1 分钟0
开源：巴西技术创新危机的一条出路 — 一份公开宣言
开源：巴西技术创新危机的一条出路 — 一份公开宣言。
2023年7月9日阅读约 1 分钟0
营销与生成式 AI — 让对话产品更有创造力的假设与实验
图像生成过程 — 我亲自做的实验 — AI 识别出了与营销史相关的符号。
2023年6月30日阅读约 1 分钟0
Embeddings — 与你的数据对话的强大工具
在这篇文章里，我将深入 Embeddings 技术的使用，展示它如何成为构建产品的强大盟友
2023年6月11日阅读约 1 分钟0
微调对比 Embedding — 一个面向教育的产品用例
微调对比 Embedding — 一个面向教育的产品用例
2023年6月4日阅读约 1 分钟0
思考「AI 驱动」的产品团队 — 链式调用、伦理及其他
工作团队必须转型才能思考对话式产品。聊天机器人团队可作灵感，但我认为…
2023年5月31日阅读约 1 分钟0
AI 现在会写代码了。对企业而言，这既是好事也是坏事。
即使生成式 AI 让软件开发更容易，首席信息官们可能会发现自己的工作正变得更复杂。
2023年5月31日阅读约 1 分钟0
Marketing LaB — 「对话式数字」时代的几个假设
Marketing LaB — 「对话式数字」时代的几个假设
2023年5月6日阅读约 1 分钟0
RPA 技术对决多模态模型 — 这场变革将如何发生？
这两种技术之间存在显著差异。在这篇文章里，我将解释我所认为的、超越炒作的变革路径。
2023年4月30日阅读约 1 分钟0
在巴西，LLM/GPT 的变革与落地会以怎样的速度、以怎样的方式发生？
在巴西的语境下，LLM/GPT 的采用与变革将以怎样的速度、以怎样的方式展开？
2023年4月27日阅读约 1 分钟0
基础模型与商业的未来
在米纳斯吉拉斯联邦技术教育中心攻读计算机工程时，我有机会初探计算智能的世界，期望理解卷积网络（当时最炙手可热的技术）的运作原理。
2023年4月25日阅读约 1 分钟0
AI 时代已经开始
英文原文的翻译：https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun
2023年3月21日阅读约 1 分钟0