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9月24日周四
9月23日周三
  1. 三节课1

    阿里整合 AI 办公力量后，千问办公怎么打这场大战？

    阿里整合 AI 办公力量后，千问办公怎么打这场大战？ 企业需要的已经不只是一个能写文档、做 PPT 的通用助手，而是一个能够理解组织数据、进入业务流程，同时受到身份、权限和审计约束的 Agent。 作者｜郑玄** 办公正在成为全球 AI 行业竞争最集中的战场之一。 相比聊天、搜索，AI 在企业办公场景下的落地要复杂的多，一方面需要连接、调用企业的文档、邮件、知识库，另一方面还需要 AI 理解审批、销售、财务等业务流程。而今年以来 Agent 快速发展，让 AI 进入「千司千面」的企业办公场景成为可能。 因此，从微软、谷歌到国内的互联网和云计算公司，行业竞争的重点都在从模型能力延伸到办公入口、企业数据、Agent 平台和业务流程。企业客户是否愿意采用，AI 能否安全地接触组织数据、进入实际工作流，也开始成为比模型能力更受企业关注的竞争要素。 这一轮全球竞赛中，阿里把注下在了千问办公。 千问办公并非从零成立，而是阿里将 QoderWork、钉钉悟空、Mulerun 等 AI 办公产品和团队整合后形成的一股合力。它背后连接着千问模型、阿里云、钉钉、企业服务及硬件生态。千问办公选择把什么做成产

  2. 三节课1

    从数人头到数智能体：一场正在发生的企业生产力换血

    从数人头到数智能体：一场正在发生的企业生产力换血 用了 AI、消耗了 Token，不一定就是 AI 原生组织，但不用肯定没有机会。 作者｜Li Yuan** 编辑｜**郑玄**** 先让许多管理者感到危险的，往往不是行业里又冒出了什么新技术概念，而是身边的同行突然拿出了完全看不懂的交付速度和报价单。 这种压迫感在今年变得极其具体：老牌企业正在把成群的智能体塞进核心生产线，甩掉繁琐的流程包袱；而那些从第一天起就生长在 AI 上的轻量团队，几个人就能直接撬动过去上千人公司的研发与交付产能。 当两拨底子完全不同的人在同一个市场里正面碰撞，企业间原有的体量界限正在被彻底击碎——竞争的胜负手不再取决于你积累了多少年的组织规模，而取决于业务链条上有多少比例被机器智能真正接管。 在今年云栖大会一场名为「AI 原生重塑企业生产力」的论坛上，这种分水岭被摆上了台面。 掌管着千问办公事业部（原钉钉）数亿用户盘子的陈宇森直言，**现在给任何组织贴「AI Native」的虚名都毫无意义，唯一的度量衡极其务实：去数一家企业里到底有多少工作量是由 AI 真实闭环的。**换句话说，谁能让智能体深度接管真实流水线，谁

  6. 三节课0

    重磅！开源版Jev本地部署教程来了！

    重磅！开源版Jev本地部署教程来了！ Datawhale干货 开源版Jev：Laya模型**** 平时我们搭 Agent 工作流或者客服系统，经常会遇到这类需求：判断用户想干嘛、工单分到哪个部门、该调哪个具体工具。这类事情没有开放式创作的要求，可如果每次都扔给几十亿参数的自回归大模型，哪怕只吐一个词，也得干等几百毫秒，输出偶尔还夹带解释废话或者残缺的 JSON。 前段时间 TypeSafe 推出 Jev 专门做这类判断，单次前向几毫秒就能搞定，但目前只有云端付费 API，权重没有开放。开源社区很快做出了完整复刻，Laya 用 Apache-2.0 协议放出了全部模型权重，可以拉回本地自己跑。 这篇文章给大家简单介绍 Laya 是什么，然后介绍四步流程把它的部署跑通。指定模型、显存优化、实验仓库这些内容统一放在教程后面，不打断上手过程。文中的延迟和显存数据，都在 aarch64 架构的 GB10 算力卡（20 核 CPU，121 GB 统一内存，PyTorch 2.14.0+cu130）上测出。 01 Laya 是什么 Laya 做决策，不生成文本。Qwen、Claude、ChatGPT

  14. 三节课1

    从训练数据到科研验证，沐晨科技押注AI时代的新基础设施

    从训练数据到科研验证，沐晨科技押注AI时代的新基础设施 机器之心发布 近期 2026 外滩大会上，北大助理教授杨灵关于「长程任务学习」的分享引发行业关注 —— 当 AI 从单次问答走向长周期复杂任务，模型如何从持续交互中积累进化。而在这份分享的合作研究标识中，Muchen AI 的名字赫然在列。 紧随其后，PhAI Labs 发布交互式科研工作空间 ScienceBuddy，AItonomy Foundation 推出科研智能体开发环境 ScienceIDE，两份重磅发布的合作方名单中，沐晨科技（Muchen AI）均以联合研发与技术支持方的身份出现。 这家 2024 年才在重庆成立的 AI 数据工程公司，既不在互联网核心圈层，也并非模型厂商，为何能频频切入前沿科研与产业项目？它的增长逻辑，又折射出 AI 数据服务行业怎样的底层转向？ 大模型下半场， 数据服务的核心早已不是「堆量」 大模型进入复杂任务落地阶段，数据服务的竞争核心早已从「样本量级」转向「过程质量」—— 任务边界是否清晰、评价标准是否统一、执行链路是否可追溯，正在成为比数据规模更关键的底层能力。 这正是沐晨科技从成立之初就

  15. 三节课1

    4亿副耳机，正在等待一次AI改造

    4亿副耳机，正在等待一次AI改造 编辑｜Sia 这些「老炮们」最不缺的就是把硬件造出来的能力，也不缺求变求新的劲儿。可AI硬件新课的内容，显然超纲了。 四家供应链「老炮」交了个底** 「现在能听到我周围的杂音吗？」 聊着聊着，深圳市烽火宏声科技有限公司（以下简称烽火宏声）副总经理王鑫突然问了这么一句。 几分钟前，他原先戴着的耳机没电，刚换上另一副。听到这个问题，我有点纳闷：杂音？通话里明明只有他的人声。 直到快聊完，我才知道，他中途换上的，是一副 AI 耳机样机，正在做设计验证，也就是硬件行业常说的 DVT。 王鑫说，新耳机主打会议转写、 AI 翻译等。我们这场对话，也顺理成章地成了一场「实战测试」。 「我们的目标是在今年底前实现量产出货，」王鑫透露，目前已经有两个品牌客户下达了订单。 这并不是我们看到的唯一一台真机。 消费电子方案商（ IDH ）奇智创新的 AI 耳机样机，也已经摆上桌面。 电脑播放英文 TED 演讲，点击几下耳机，收音开始，声音进入 App 后，手机端实时滚动显示中文翻译，一套同声传译链路就这样跑了起来。 另一边，拥有全模块开发能力的硬件设备 ODM 科奈信的工程测

  17. 三节课0

    瓴羊王赛：卡住Agent的不是模型，是你的数据丨数据猿专访

    瓴羊王赛：卡住Agent的不是模型，是你的数据丨数据猿专访 “水面之上是Agent，水面之下是十年数据债。** 大数据产业创新服务媒体** ——聚焦数据**·**改变商业 2026年，企业级AI的讨论正在经历一次明显的重心转移。演示环境里，Agent已能撰写方案、分析数据、模拟销售对练。然而回到真实业务中，让Agent修改一条CRM记录需要层层审批，触发业务流程更是慎之又慎。大量“AI员工”停留在演示阶段，进不了生产环境。 这并非主观主观感受。Gartner 2025年6月发布预测，到2027年底，超过40%的Agentic AI项目将被取消，主因是成本攀升、商业价值不清晰以及风险控制不足。数据供给是另一个瓶颈，IDC报告显示，2025年全球将产生约213.6ZB数据，非结构化占比高达92%，而59%的企业坦言，数据增长已超出了自身的管理能力。 模型能力持续提升，企业为什么依然不敢用？带着这个问题，数据猿近日专访了阿里云智能集团瓴羊副总裁王赛，访谈中，王赛谈到了两方面的问题：一方面，过去面向人建设的数据，需要让Agent能够访问、理解和使用；另一方面，AI 项目如何提出需求、由谁推进、

  18. 三节课0

    做一个能自迭代的后训练平台，Mind Lab要让更多企业拥有自己的模型

    做一个能自迭代的后训练平台，Mind Lab要让更多企业拥有自己的模型 文｜王欣逸 编辑｜张雨忻 如果你近期有和投资人闲聊两句，会得出这样一个结论：AI圈的关注点再一次回到了模型和AI Infra（基础设施）。模型，对应着时下应用遇冷，热度向上游转移；而AI Infra的关注点之一，是后训练平台和推理平台。 昨天，Mind Lab发布了他们的最新成果：推出面向行业的模型后训练与推理平台Mint Recursive，以及基于这一平台做后训练的模型Macaron-V1.1。 Macaron-V1.1是一个基于GLM-5.3做后训练、参数为752B的模型。**7月，Mind Lab创始人陈锴杰告诉我们，从基于GLM-5.1后训练的Macaron-V1-Preview到基于GLM-5.2的Macaron-V1，中间只隔了不到一个月。而迭代还在加速，据了解，**Macaron-V1.1****从上一代****迭代而来仅用了不到两周。** Macaron-V1.1由744B的基座模型和四个2B的LoRA专家模块组成，其中四个LoRA分别负责Chat、Agent、Coding和Generative

  19. 三节课0

    WorkBuddy 把办公 Agent，做成了人人可搭的「赛博乐高」

    WorkBuddy 把办公 Agent，做成了人人可搭的「赛博乐高」 演示 Demo 里，一份漂亮的 PPT 出炉，任务就算完成了。到了办公室，往往还要接上一句：「这个再改改。」 你上个月的的修改意见，AI 能记住吗。同事补进来的材料，它也得接着用。下个月做同类汇报，别再从头解释一遍…… 最近沙利文发布的《2026 年全球桌面 AI 智能体市场研究报告》，把上手、协作和长期使用都纳入了评价指标。腾讯 WorkBuddy 同时位列其中的中国个人端与企业级桌面智能体榜单第一。 向左滑动查看更多内容 两个榜单背后，是一款办公工具迟早要碰到的两种要求。 新手希望今天就能交出结果，别把用 AI 变成另一份工作。团队则要更关心这套方法能不能大家一起用，权限怎么分，改错了怎么办？ APPSO 此前把 DeepSeek Harness 比作「赛博乐高」，它给开发者自由组合插件的空间。 但其实桌面 Agent 也有着和乐高相似的使用过程，先帮助新手完成一项任务，再围绕同一份任务不断调整，最后把个人摸索的方法变成团队可以复用的流程。 那么职场人怎么能拥有一个属于自己「赛博乐高」，APPSO 希望通过一系列