被低估的AI+数据标注
在见证自动驾驶汽车熟练穿行于城市街道，或者向DeepSeek提问并获得通畅回复的时刻，我们很少思考这背后真正的支撑力量。 它不仅仅是算法，也不仅仅是算力，而是由数以万计看不见的手完成的数据标注工作。 这些无名英雄正在中国县城的二层小楼中，对着电脑屏幕，点点鼠标，一遍遍地标注车道线、行人轮廓、语言情感，为AI革命提供不可或缺的养料。AI数据标注员"前面有多少智能，后面就有多少人工
短视频内容创作
用Qwen3+MCPs实现AI自动发布小红书笔记！支持图文和视频
01前言魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。而就在今天，自动发布小红书MCP又更新了一个版本，最新的版本不仅支持图片内容发布，还支持了视频内容的发布！小红书发布MCP结合大模型的能力，图片生成以及视频生成的MCPs，整个流程都可以完全由AI来完成，真正实现全自动化的内容生产和发布。比如标题、正文、
小白 3 分钟学会 AI 写歌，最强 AI 音乐生成工具 Suno 实战教程，附完整教程手册
前言可能很多朋友不知道，我有一段奇特的经历。大学毕业后没找工作，在一个摇滚酒吧工作了快一年。这个酒吧叫「无名高地」，是当时中国最强的地下摇滚酒吧。崔健、窦唯、唐朝等老炮都在这里演出过。乐夏压轴乐队，当年都在这里混。说来好玩，甚至台湾五月天乐队，第一场大陆演出，也在这个酒吧，学生票20元好像。尤其让我开心的是，个人音乐偶像窦唯，每周四在这个酒吧驻场演出。可惜，虽热爱音乐，但我
AI工作流与AI代理：理解两种人工智能模式的本质区别
在人工智能快速发展的今天，AI工作流(Workflow)和AI代理(Agent)成为了两种重要的人工智能应用模式。虽然它们都利用大型语言模型(LLM)来解决问题，但在本质、工作方式和应用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两种模式的区别，帮助读者更好地理解和应用这些技术。一、定义与本质区别 AI工作流(Workflow)AI工作流是一种预定义的序列化流程，在这个流程中，大型语言模型(LLM)和
AI Agent未来趋势解析：为何Coze的专家工作流模式不代表未来？
推理模型强化后，Agent具备了自我规划能力，从传统的工作流设定模式衍生出自主创新、自主规划的新范式。企业开始思考能否运用Agent重新定义或落地新场景，这一探索过程也会受到C端的影响。新一代Agent与上一代以工作流为驱动的Agent在运作逻辑上存在何种差异？具体如何实现？企业又该构建怎样的工具箱？本文将深入分析AI Agent的未来趋势，助力企业对Agent工具的理解与落地实践。分享嘉宾
这些数据告诉你AI从认知到落地全过程
AI很火，企业领导也对其寄予厚望，但当前很多企业对AI仍属于看不懂、摸不透、胡乱建的状态，那么如何理解AI、正确的认知AI、如何创建具有自身企业特色的AI建设之路、如何少踩坑少走弯路？为此老杨特做了全国范围内的AI应用及能力调研（全网首发：2025 企业AI应用与能力调研报告），现将报告精华部分总结整理如下，用报告里的数据告诉你AI如何从认知到落地全过程。如何正确认知AI？AI始于认知，超过四
AI编程神器Cursor对学生免费！
如果你是个学生还没用过Cursor，现在就是白捡便宜的好时候！这货刚宣布对学生党完全免费，简直就是装了AI外挂的VS Code——而且它能真正读懂你的代码（我觉得比Copilot还6！）不过敲黑板啊！这种AI工具可不是让你躺平当码农的作弊器，而是学霸加速器。你要是踏踏实实把代码原理搞明白了，它就能让你 coding 速度起飞；要是只想当个伸手党，虽然能跑出代码，但永远学不会自己思考（就像用计算
300+成功案例总结：从0到1实现AI落地的全流程实操手册
为什么现在必须关注AI应用场景？先来看几组数据，你就知道为什么这个话题如此重要：• AI普及速度惊人：短短两年内，39%的美国成年人已经用上AI，而互联网同期只达到20%的普及率！• AI领先企业获得明显竞争优势：收入增长速度是同行的1.5倍，股东回报高1.6倍，投资资本回报率高1.4倍• 但大多数企业仍处于探索阶段：麦肯锡调查显示，92%的公司计划增加AI投资，但只有1%认为自己的AI应用已
AI Agents入门教程之五种智能体工作流设计模式
点击蓝字关注我们01引言AI智能体不仅仅是花哨的聊天机器人——它们更像是能自主"思考"和行动的智能助手，能够协调多个步骤或工具来完成目标。在实际应用中，智能体通常结合大语言模型（LLM）的推理能力与外部工具（数据库、API等）来处理复杂任务。Anthropic将这类架构统称为智能体系统，其核心区别在于：工作流沿预定义代码路径运行，而真正的智能体允许LLM动态决定后续动作
超越模型：系统思维如何重塑AI产品设计
在AI时代，许多产品经理和设计师关注的是“如何提升模型”的能力：训练更大更强的模型、调优Prompt、提高答复质量……然而，用户真正体验到的永远是完整的产品系统，而不仅仅是背后的模型。正如研究者指出，如果我们只关心让AI模型“大脑”变得更聪明，就可能忽略其“身体”和“环境”这两大关键维度。系统思维（Systems Thinking）强调要从整体生态的视角来设计AI产品：数据流、业务流程、用户界