引言 (Introduction) 隨著我們步入 2026 年，組織不再詢問“是否”需要構(gòu)建 Agent（智能體），而是關(guān)注“如何”可靠、高效且規(guī)模化地部署它們。我們調(diào)研了 1,300 多名專業(yè)人士，以了解他們?nèi)绾窝葸M(jìn) AI Agent 的用例以及如何…

目錄 TOON：一種為大模型設(shè)計(jì)的JSON壓縮型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 一、精準(zhǔn)定義，什么是 TOON？ 1、JSON 數(shù)據(jù)格式的局限性 2、TOON 的結(jié)構(gòu)與優(yōu)勢(shì) 3、TOON 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的主要特征 4、媒體類型與文件拓展名 二、舉例：JSON 與 TOON 描述同一組數(shù)據(jù)…

深夜的實(shí)驗(yàn)室，只有鍵盤敲擊聲與偶爾的嘆息交織。屏幕上的文獻(xiàn)密密麻麻，而文檔里的字?jǐn)?shù)增長緩慢。這可能是許多科研工作者與學(xué)生再熟悉不過的場(chǎng)景。 從選題的迷茫、文獻(xiàn)的浩瀚、撰寫的艱辛，到降重的煩惱、格式的繁瑣——學(xué)術(shù)寫作是一條充滿挑…

做跨境產(chǎn)品或工業(yè)設(shè)計(jì)的朋友，大概率都踩過這個(gè)坑：產(chǎn)品剛小批量量產(chǎn)，就收到平臺(tái)侵權(quán)投訴；爆款Listing剛起量，TRO臨時(shí)限制令直接凍結(jié)資金；甚至只是參考競(jìng)品改了個(gè)細(xì)節(jié)，就被起訴索賠——核心問題都…

前言 傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)通過檢索——生成兩階段法有效緩解了大模型知識(shí)陳舊和幻覺問題，但是在處理復(fù)雜問題仍存在局限。依賴非結(jié)構(gòu)化的文本向量的檢索方式，很難捕捉到實(shí)體之間的深層關(guān)系，導(dǎo)致上下文不精確、信息碎片化，甚至有發(fā)模型幻覺…

背景 自主研發(fā)了一款面向個(gè)人用戶的時(shí)間管理系統(tǒng)，核心功能涵蓋任務(wù)管理、番茄鐘計(jì)時(shí)、日志記錄等；該系統(tǒng)主要以 Web 應(yīng)用形態(tài)提供給用戶，同時(shí)配套提供微信小程序、安卓及鴻蒙端應(yīng)用，作為時(shí)空上便利性的補(bǔ)充。 近期收到用戶反饋&…

凌晨三點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)室的燈光依舊明亮。李博士盯著屏幕上那篇修改了第八遍的開題報(bào)告，眼睛干澀，思路枯竭。文獻(xiàn)綜述部分總是被導(dǎo)師指出“脈絡(luò)不清”，研究方法和實(shí)施計(jì)劃需要更加具體，而時(shí)間表安排也不夠合理。這是許多高校學(xué)…

一、LLMs 已經(jīng)具備了較強(qiáng)能力了，為什么還需要 RAG(檢索增強(qiáng)生成)? 盡管 LLM 已展現(xiàn)出顯著的能力，但以下幾個(gè)挑戰(zhàn)依然值得關(guān)注： 幻覺問題：LLM 采用基于統(tǒng)計(jì)的概率方法逐詞生成文本，這一機(jī)制內(nèi)在地導(dǎo)致其可能出現(xiàn)看似…