在软件工程的演进史中，我们正在经历一场从“确定性逻辑流转”向“非确定性认知计算”的深刻范式转移。随着大语言模型（LLM）推理能力的跨越式提升，行业的焦点已从“模...

随着AI搜索、AI问答和生成式搜索的快速发展，用户获取信息的方式正在发生明显变化。过去，用户主要通过搜索引擎输入关键词，再点击网站逐一对比；现在，越来越多用户会...

越来越多用户不再只通过传统搜索结果逐页比较产品，而是直接向 ChatGPT、Perplexity、Copilot、豆包、Kimi 等 AI 工具提问：

欧盟《AI法案》于2026年8月正式生效，中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》持续收紧，医疗健康（HIPAA）、金融（GDPR/个人信息保护法）等行业对数据出...

当你的目标客户在Copilot、Kimi或文心一言里问出那个关键问题，AI给出的答案里，会有你的品牌名吗？

2026年7月，随着具身智能、车载座舱、工业质检等场景对实时性与隐私性的要求达到临界点，AI算力部署正经历一场深刻的“重心下沉”。据Counterpoint R...

过去，海外买家寻找机械设备供应商，通常会先在 Google 输入关键词，打开多个网站，对比参数、价格、资质，再发起询盘。这个过程以“搜索排名”为中心。

2026年7月1日，随着大模型基础能力趋于同质化，全球AI产业的重心已正式从“参数规模竞赛”全面转向“Agent（智能体）工程化落地”。在刚刚结束的2026世界...

过去，很多智能体应用更像一个高级聊天工具。用户输入任务，模型生成计划，再调用几个工具返回结果。这个阶段，团队更关注 Agent 能不能完成任务。

过去，很多大模型应用的 Prompt 都是开发者手动写出来的。一个模板写好后，直接放进代码中使用。如果效果不好，就人工修改几句，再重新测试。

Agent的第一阶段，大家关注的是“能不能调用工具”。能连数据库、能查文档、能改代码、能发消息，似乎就离真正自动化很近了。但进入企业场景后，问题会立刻变得复杂。...

而在 2026 年的 AI 时代，我们迎来了第三次范式跃迁：GUI Agent（图形用户界面智能体）。 得益于多模态大模型（VLM）的爆发，AI 终于长出了“眼...

如果说上一篇文章我们探讨了AI Agent如何作为“消费者”通过多模态降维和M2M协议去优雅地获取网页数据；那么本文，我们将视角翻转，探讨在大模型预训练/微调（...

在上一代AI大模型训练和RAG（检索增强生成）架构中，爬虫（如Scrapy、Playwright）的核心任务是“把网页HTML搬回本地”。然而，随着AI Age...

在大型语言模型（LLM）统治自然语言处理领域的今天，我们习惯了调用API来获取惊艳的文本生成效果。然而，这种“开箱即用”的便利也让我们与AI底层的序列建模逻辑渐...