从聊天到工作流：大模型提效的认知差异与落地路径_办公软件

1. 阶跃发布 Step 3.7 Flash，效率模型开始争夺 Agent 主战场

2. 手搓无限画布？AI能强到什么地步？使用保姆级教程（上）工作效率大幅提升！本地直接使用！

3. 春节这几天一直在研究各种AI工具，但研究到最后的结果。。。感觉官方的聊天窗口可能还是最先进的，现在的聊天机器人和当年ChatGPT3.5的时候，虽然长得像，但是早就不是一个东西了，而且完全不只是后面大模型本身的升级，最早的ChatGPT就是一个图形窗口，让用户可以方便地调用大模型而已，而是这个聊天机器人早就agent化了，只是润物细无声，为了用户体验，没有用那么多行业专用名词而已，举个例子，最开始的时候，聊天机器人极度依赖提示词的水平，但普通人根本学不会，所以后台收到用户数据后首先会使用一个大模型分身，来对你的输入进行意图识别，在意图识别完成以后，AI自己生成一段更规范的提示词，然后把这个高度规范的提示词，交给大模型的另外一个分身，然后回答质量就会高很多，原来幻觉严重，于是再新增一个信息核查的分身，拿到输出数据后做一遍核查，核查完返工给上一个角色。现在这样的角色越来越多，你现在输入一段话，是非常多的大模型分身在分工协作为你工作。如果你自己通过API使用大模型，反而失去了上面所有的优势，你不得不手搓一个agent，来达到和聊天窗口接近的体验，而因为个人对AI的认知很难超过AI公司的团队，结果就是你很难搓出一个比官方聊天机器人更优秀的来。

4. 【玩转AI生活自动化，做好这三步就够了】快速阅读：很多人想用 AI 实现生活自动化，却在复杂的工具链面前望而却步。实现自动化的核心不在于堆砌工具，而在于先做时间审计，通过“部分自动化”来降低摩擦力，最后利用 Agent 架构的工具直接执行任务。很多人听过 Workflow 或 Agent，却依然在手动重复劳动，这大概是因为他们把“自动化”想得太重了。想把生活搬上自动化流水线，第一步不是找工具，而是做一次彻底的时间审计。把每天、每周、每月做的所有琐事全写下来，不要有任何过滤。这时候有个关键的判断标准：如果不能全自动，能不能让 AI 处理掉 50% 到 80% 的脏活累活？比如写文章，你可以让 AI 去做搜集资料、检查语法这些体力活，而把审美品味留给自己。很多人在第二步就容易掉进“系统过载”的坑，试图一次性把 20 个任务都自动化。这就像试图一次性重构整个操作系统，结果只会得到一堆跑不通的半成品。正确的做法是每周只攻克一个高杠杆的任务。在执行层，其实不需要去折腾复杂的 API 或 Webhook。现在的 Agent 架构已经足够好用。Perplexity Computer 这种工具厉害在它能自动调度不同的模型，比如用 Gemini 做研究，用 Claude 做总结，像一个自动化的流水线。如果觉得成本太高，Manus 也是个不错的选择，它在处理视觉输出和生成文件方面很有意思。自动化不是为了消灭人类参与，而是为了把人从指令层抽离出来，去处理那些真正需要决策的逻辑层。如果一个任务连通过对话让 AI 帮你梳理流程都做不到，那它可能真的没法自动化。x.com/aiedge_/status/2057816817708789940

5. 00后大模型实习生「扒光」豆包手机！千字实测揭秘

6. 当下AI时代的个体认知分层与竞争力鸿沟，本质由两个核心变量的乘数效应决定：一是人机绑定深度，二是所使用模型的智商上限，二者共同定义了个体对通用人工智能的认知边界与时代生存范式。从对AI完全绝缘的零调用群体，到日均1小时以内的碎片化浅度调用、仅将AI定位为高级信息检索工具与低阶事务辅助工具的群体，到日均4-8小时全工作流深度协同、将AI作为核心生产力放大器与专业场景核心协作主体的群体，再到实现7×24小时全周期自治运行、构建人机双主体生产闭环、将AI定义为具备独立目标拆解、长链路路径规划、全工具链调度、动态错误自修正能力的自治智能体的群体，这四个层级的本质，是人与AI共生关系的范式跃迁，而非简单的使用时长差异，直接决定了个体能否触达AI重构生产关系的核心逻辑。而比绑定深度更隐蔽的认知锁死变量，是模型本身的能力边界——原生全功能顶级通用大模型，与经过多层裁剪、量化、蒸馏后的轻量化模型，二者的使用者会形成完全相悖的认知闭环：原生顶级大模型具备完整的通用推理能力、超长上下文记忆、非标准化复杂决策能力、高维创造性输出与自主迭代优化能力，其使用者会在持续的深度调用与协同中，不断突破对AI能力边界的认知，最终走向人机共生的超级个体范式；而长期使用蒸馏模型的群体，受限于模型被阉割的复杂推理、长链路规划与创造性能力，仅能实现标准化场景下的固定指令执行，最终会形成“AI仅为低阶效率工具，无法替代人类核心决策能力”的固化认知，彻底锁死自身的认知升级路径。二者的乘数效应体现在，任何一个维度的短板，都会带来个体AI竞争力的指数级衰减：即便持有顶级通用大模型的完整调用权限，若仅停留在日均1小时以内的碎片化浅度调用，本质是对通用智能核心能力的彻底浪费，其认知水平与生产力提升幅度，与蒸馏模型的浅度使用者无本质差异；即便实现了7×24小时的不间断运行，若底层支撑仅为蒸馏模型，最终只能实现固定流程的自动化脚本式运行，绝非具备自主决策与动态优化能力的自治智能体，永远无法突破低附加值的标准化事务边界，更无法实现超级个体的指数级成长。最终我们会清晰地看到，AI时代的个体淘汰，从来不是技术本身的替代，而是个体对AI的认知范式的固化与落后。你所使用模型的智商上限，就是你对通用人工智能的认知天花板；你与AI构建的共生绑定深度，就是你在这个时代的核心竞争力底线。唯有同时突破模型能力的边界与人机共生的范式，才能真正踏入AI时代的核心赛道，完成从传统个体到超级个体的本质跃迁。#新媒沈阳聊ai#

7. 最近梳理了下 AI 工程化里的一条隐性主线——工具链的接口标准化。从模型能力到开发者入口，每一层都在做同一件事：把「模型能做什么」翻译成「人怎么调用」。Function call：模型长出「手」结构化 JSON 输出让模型首次理解「工具签名」。但各厂商 schema 不统一，换模型就要重写适配层——这是碎片化的起点，也是 MCP 出现的直接动因。MCP：生态的「USB-C」Anthropic 推的 Model Context Protocol 把「模型适配工具」翻转为「工具适配协议」。目标：写一次 MCP server，全生态通用。现状：有标准、缺基建，且上下文膨胀也是问题。Skill：场景的「翻译层」把通用协议（业务流程）封装成「解决具体问题」的单元，方便 Agent 理解和使用。差异不在底层能力，而在错误重试、权限校验、上下文记忆这些工程细节——封装好坏，体验差一个数量级。CLI：「最后一公里」试金石CLI 是开发者最熟悉的交互形态，也是模型最容易通过文本解析快速掌握的工具形式，通过 --help 大模型可以自己探索新技能。AI 应用落地里，“模型能力”与“接口标准化 + 工程封装”同等重要；而后者正成为工具链竞争与规模化交付的关键变量。#微博AI创作季##AI工程化##MCP##Skill##CLI##技术演进##研发管理#

8. 击败谷歌、英伟达！清华陈建宇×斯坦福Chelsea团队世界模型Ctrl-World具身能力登顶全球

9. 使用Dify搭建工作流，实现自动化商品采集分析

10. 在线训练PyTorch构建块，专为 OLMo 生态系统打造，助力大规模语言模型开发。AllenAI推出的 OLMo-core，集成了训练、推理的全套模块，不仅提供了官方训练脚本支持多GPU分布式训练，还能无缝接入 Hugging Face Transformers 和高效的 vLLM 推理引擎。主要亮点：- 支持最新的 OLMo-2（32B）和 OLMo-3（7B/32B）模型训练脚本；- 兼容 PyTorch，支持 torchrun 与 Beaker 一键分布式启动训练；- 提供多种可选依赖支持加速（flash-attn、TransformerEngine、torchao 等）；- 通过 Hugging Face Transformers 和 vLLM 实现高效推理，加速模型部署；- 提供交互式聊天演示和评测工具，方便研究和测试；- Docker 镜像包含所有依赖，便于快速启动环境。安装简易，pip 安装即用：```bashpip install ai2-olmo-core```官方文档：olmo-core.readthedocs.ioGitHub：github.com/allenai/OLMo-core适合科研人员、AI工程师、NLP开发者使用，全面提升大模型训练与推理效率。#开源项目# #大规模语言模型# #AI训练# #PyTorch# #自然语言处理#

11. 全球大模型第一股，为啥是家中国公司？ #智谱 #智谱上市 #智谱IPO #GLM大模型 #全球大模型第一股诞生

12. 2分钟南极AI短片卖100万？怎么做的? 硬核拆解最强AI视频工作流

13. 千里科技的CTO杨沐在GTC上分享了千里浩瀚最新的智能驾驶辅助技术架构，围绕 World Model（世界模型，WM）与 VLA Foundation Model（VLA 基础模型）构建，采用了VLA 与 E2E2.0 的协同决策感知架构。※对于端到端模型模型对于场景种类细分化的需求，采用了通过基于世界模型的重建、生成与仿真解决极端场景数据难采集的问题（图一）适配车型问题上也将依托世界模型实现跨车型通用适配，覆盖全验证 workload※以World Model（世界模型）为核心，打通 “感知重建→场景生成→仿真评估→模型迭代” 的闭环（图二），将世界模型生成的场景输入 E2E 模型，通过反馈持续优化模型性能支持视频 / 图像 / 文本（视觉输入）+ 相机位姿 / 场景地图（动作输入）的多模态条件生成※千里浩瀚采用了端到端 + VLA 协同架构，采用 VLA 做认知决策（推理），用E2E2.0 做感知，规划模块结合 VLA 意图与 E2E 感知结果，生成轨迹并下发控制指令（Control），其VLA端侧模型参量达到了7B,差不多Thor要跑满了以其自研的 WAM基座为基石，对智驾可以打造车载 AI 智能体，对未来可以实现物理世界机器人自主决策#GTC##懒博小课堂##新能源汽车#

14. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

15. Promptomatix：自动化提示词优化框架构建高效的大语言模型提示词一直是研发和应用中的难题。Promptomatix 是一个自动化提示词优化框架，借助AI技术和先进算法，自动生成合适的合成数据，反复迭代优化提示词，提升模型输出的准确性和一致性，显著减少手动调试的时间成本。它支持多种LLM服务商（如OpenAI、Anthropic等），提供了完善的API和命令行工具，方便集成到不同场景。无论是研究人员还是开发者，都可以借助Promptomatix实现高效的提示词管理和优化。主要特点包括： - 任务自动识别与零配置智能优化 - 基于合成数据的训练和测试集自动生成 - 多轮反馈机制持续提升提示效果 - 详细的会话管理与日志记录 - 跨平台CLI和API接口，灵活适配各种应用需求项目地址：github.com/SalesforceAIResearch/promptomatix 适合需要系统化提示词优化方案的团队和个人，助力提升大语言模型的应用质量和效率。

16. 使用大语言模型（LLM）时，往往需要反复输入复杂的提示词来规范其行为，且在不同平台间切换时，难以保持工作流的一致性。Awesome LLM Skills 是一个精选的资源列表，专门收集用于定制 AI 代理工作流的技能、资源和工具。它通过标准化的方式，教给 AI 如何按照特定要求执行任务，使其在不同平台上都能以可重复、标准化的方式完成工作。该项目不仅涵盖了从文档处理到代码开发的各类实用技能，还详细介绍了如何在 Claude Code、Gemini CLI、Codex 以及 Qwen Code 等主流工具中配置和调用这些技能。GitHub：github.com/Prat011/awesome-llm-skills主要功能：- 提供标准化的技能模板，通过简单的 Markdown 文件定义 AI 的任务逻辑和执行步骤；- 适配多种主流 AI 命令行工具和桌面应用，包括 Anthropic Claude Code 和 Google Gemini CLI 等；- 内置丰富的开发与测试技能，如 Playwright 浏览器自动化、AWS 开发辅助及代码质量检查；- 强大的文档处理能力，支持对 Word、PDF、Excel 及 PPTX 等多种格式进行分析与编辑；- 集成 Notion 知识管理，可将对话内容自动转化为结构化的笔记、会议纪要或研究文档；- 包含商业与创意工具，支持品牌指南应用、竞品分析、域名构思及多媒体素材生成。该项目适合开发者和重度 AI 用户使用，通过简单的文件夹配置即可让 AI 代理具备专业化的处理能力，大幅提升自动化办公和编程的效率。

17. #微博声浪计划##听见微博# DeepSeek和谷歌Gemini谁更强？二者代表AI大模型不同发展路径。DeepSeek主打技术普惠与开源，中文、数学及代码能力突出，部署成本低；Gemini侧重生态整合与多模态，适合复杂工作流与全球场景。2026年竞争聚焦智能体落地，选择需结合成本、场景需求。种斌Marco的微博音频

18. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》011-扣子工作流详解（工作流逻辑结构和常见节点）

19. 【#库克回应龙虾带动MacMini大卖#】#库克回应OpenClaw带动MacMini大卖# 在一场与Mac有关的访华行程中，苹果CEO蒂姆·库克接受记者采访，针对近期OpenClaw带动Mac Mini大卖的问题，他评价称，苹果十年前就在Mac中加入了神经网络引擎，随着苹果芯片、生成式AI以及智能体交互的共同发展，这种硬件与软件的集成使得Mac Mini成为最适合做AI任务的电脑。苹果接下来会持续优化针对AI工作流的Mac性能，事实上，用户现在已经可以在Macbook Pro上训练大语言模型。 (界面新闻）

20. 任务成本仅为Claude Opus 4.6 1/9，阶跃刷新Flash模型效率

21. OpenClaw 新能力：最强浏览器自动化方案，免登录自动操作小红书、X、公众号等｜Chrome DevTools MCP

22. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

23. OpenAI 发布 Codex App：一款面向开发者的桌面应用，主打“多任务并行 + 工程化执行”。它把并行线程、worktree、内建终端与 Git 流程整合到一个界面里，试图把“会写代码”升级为“能把任务做完”。1 重点：Codex App 是“并行线程+工作区隔离”的桌面体验，适合同时推进多个任务而不互相干扰。2 重点：内建 worktree 与自动化（Automations），可把重复任务放后台跑，产出会进入收件箱。3 重点：Automations 在本地运行，App 需要保持开启；在 Git 项目中自动开独立 worktree，避免改动主分支。4 重点：每个线程有内建终端与 Git 操作入口，做检查、跑脚本、看 diff 更顺手。使用方法：打开 Codex App → 添加项目目录 → 为不同任务开线程/工作区 → 在内建终端里跑测试、查看 git 状态 → 需要重复的任务可设置 Automation。对比：Cursor 更偏编辑器内多代理协作；Claude Code 偏终端优先；Codex App 更专注“工程执行”，强调任务并行与工作区隔离。

24. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》010-扣子工作流详解（工作流分类和作用）

25. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

26. 半夜，小米大模型团队发布第二个大模型：Xiaomi MiMo-V2-Pro，实现小米大模型从最初的Flash到Pro到Omni不同量级不同功能全覆盖“Xiaomi MiMo-V2-Pro 专为现实世界中高强度的 Agent 工作场景而打造。它拥有超过 1T 的总参数量（42B 激活参数），采用创新的混合注意力架构，并支持 1M 超长上下文长度。”“在强大的模型基座上，我们在更为广泛的 Agent 场景中持续 Scaling 算力，进一步拓展了智能的动作空间，实现了从 Coding 到 Claw 的重要泛化。在全球权威大模型综合智能排行榜 Artificial Analysis 上，MiMo-V2-Pro 位列全球第八，国内第二。”“在 OpenClaw、Claude Code 等智能体框架中，MiMo-V2-Pro 展现出了优秀的端到端任务完成能力，能够在无人工干预的条件下完成复杂工作流编排、长程规划与精准工具调用，并持续可靠地交付最终结果。整体使用体感已超越 Claude Sonnet 4.6，逼近 Opus 4.6，但模型 API 定价仅为其 1/5，降低了前沿智能的使用门槛。”

27. AIGC彻底变天！MiniMax Hub数字员工一键托管！搞AIGC创作、做电商、做自媒体的同学们注意啦！AI做视频新玩法太炸了！以前做AIGC视频，要自己找素材、写提示词、反复抽卡、剪辑拼接，一条视频做下来人都麻了。最近深度体验了 MiniMax Hub，感觉有亿点不一样。它就像我的专属数字员工，只要告诉它目标，它会自动拆解任务、调用模型，跑完一整套工业化工作流。从电商海报、小红书种草图，到产品宣传片、短剧脚本、分镜、角色图，甚至本地文件整理，都能按流程往下跑。 #AI #人工智能 #AIGC #MiniMaxHub #海螺AI

28. 历史性时刻！M芯片Mac支持雷电外接GPU进行AI大模型计算！

29. 在线使用 Claude Code 进行 AI 编程时，还得受限于单一模型——但现在有了 OpenClaude，这个开源项目帮你打破了这种限制！它基于 Claude Code 开源源码，并新增 OpenAI 兼容 API 适配层，支持接入 GPT-4o、DeepSeek、Gemini、Ollama、本地模型等 200 多款 LLM，一键切换超自由。OpenClaude 不仅支持所有 Claude Code 内置的强大工具：bash 命令执行、文件读写编辑、多步推理、任务管理等，核心还保持了流畅的实时 token 流、工具调用和持久记忆。安装也非常方便，npm 一键装，或者源码用 Bun 构建，再通过环境变量轻松配置比如 OPENAI_API_KEY 和模型名称即可启动。主要功能亮点：- 兼容多厂商多模型，自由选用最适合你场景的大语言模型；- 全面支持函数调用，实现场景复杂的多步 AI 辅助工作流；- 支持本地与云端模型混合使用，保障隐私且提升响应速度；- 强大的工具链系统，涵盖代码执行、文件操作、网络检索等；- 预设多种启动配置文件，快速定位最佳模型和使用体验。GitHub：github.com/Gitlawb/openclaude适合开发者及 AI 爱好者打造跨模型通用的智能助理、代码生成和自动化管道，无需局限单一生态。#开源AI# #多模型支持# #智能代码助理# #人工智能开发#

30. 在线开发自动化调试和迭代代码的朋友们注意了！autoagent（网页链接）致力于打造“自主引擎工程”。autoagent的核心思想是：你不再直接改动运行代码，而是通过编写一份program.md指令文件，让一个meta-agent自主读取、修改和优化agent.py中的代码，实现自动构建和迭代agent。它会根据benchmark任务的得分，自动调整策略，类似AI自动“打怪升级”的过程。项目亮点：- 单文件Python架构，注册驱动，结构清晰易改；- 任务基于Harbor格式，方便统一测试；- 整合Docker隔离环境，安全无风险地自动跑任务；- 自动根据测试得分保留更优改动，实现闭环优化；- 支持并行任务运行，提升效率。适合AI研发、智能agent工程师做自动化实验、自动调优agent的好帮手。只需写好benchmark任务和program.md，就能让meta-agent自主“熬夜”改进代码，效率爆棚！GitHub: github.com/kevinrgu/autoagent#自动化开发# #智能Agent# #开源项目#

31. 手把手教你用云效 MCP 实现项目自动化管理

32. 硅谷大佬接连破防，AI的效率提升太疯狂了。 #大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #AI工具

33. 国产AI编程冲上全球第二！实测五大模型，谁才是Vibe Coding神器

34. 英伟达发布全球首个开源视觉语言动作模型Alpamayo-R1，这个模型打破传统模型只会模仿不会思考的困境，让自动驾驶系统真正学会先推理再行动。Alpamayo-R1搭载独特因果链推理机制。面对路口加塞、行人横穿等复杂场景，它会像老司机一样自言自语：左侧车辆强行并线，前方有行人，需减速避让。通过观察-原因-决策的逻辑闭环生成动作，彻底告别知其然不知其所以然的黑盒问题。Alpamayo-R1极端长尾场景规划准确率提升12%，事故率降低35%，近距危险遭遇率减少25%。更关键的是，它在英伟达车载硬件上实现99毫秒超低延迟，完全满足实时决策的严苛要求。这种快思考+稳行动的平衡，源于Cosmos-Reason推理大脑与动作专家解码器的分工协作。#科技先锋官##AI生活指南##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

35. 深度｜MiniMax交出全球首份大模型业绩报，以系统效率迎战Token海啸

36. Claude Code官方推出的入门课程，免费！有空补学习一下内容包括：1.使用 Claude Code 的核心工具进行文件操作、命令执行和代码分析。2 通过 /init、Claude.md 文件以及 (at) 引用来高效管理上下文。3. 利用多种快捷键和命令来控制对话流程。4. 在需要更深入分析的复杂任务中启用 Plan Mode 和 Thinking Mode。5. 创建自定义命令，用于自动化重复性的开发工作流。6. 通过 MCP 服务器扩展 Claude Code，引入浏览器自动化等能力。7. 配置 GitHub 集成，实现自动化的 PR 审查和 Issue 处理。8. 编写 hooks，为 Claude Code 添加额外的行为和能力。访问：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action#HOW I AI# #程序员#

37. 芜湖，更高效，更开放，更智能的天玑 AI 开发套件 3.0 来了。模型部署更高效：LVM 模型可视化部署，效率较上代产品提升 50%模型压缩率更高：Low Bit 压缩工具包带来高达 58% 的模型压缩率智能体对接更开放：天玑 eNPU 开发工具，带来 Always-On 感知能力开发智能更简单：天玑 AI Partner 上线，智能化辅助，端到端部署四大套件，充分的释放 AI 的潜能，发哥还是稳的。#MDDC2026##天玑开发者大会#

38. 天玑AI开发套件3.0来袭！新一代开发套件拥有“四大件”，可充分释放AI潜能，其中包括：· 模型部署更高效：LVM模型可视化部署，效率较上代产品提升50%；· 模型压缩率更高：Low Bit压缩工具包带来高达58%的模型压缩率；· 智能体对接更开放：天玑eNPU开发工具，带来Always-On感知能力；· 开发智能更简单：天玑AI Partner上线，智能化辅助，端到端部署。#天玑开发者大会# #MDDC2026#

39. 高效沟通与协作：让邮件、会议、日程不再占用你的时间（进阶实战：搭建完整的沟通自动化工作流）

40. 桌面级AI Lab实测：千亿大模型开箱即跑，这个小盒子有点猛

41. 高盛的判断：Claude Cowork成首个“代理工作流可信案例”，OpenClaw展示未来人机交互方向

42. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

43. 当大模型接上“机械臂”！不会编程也能学的n8n教程——第一期

44. 戴密斯：AI最大的瓶颈是算力，AI公司的差距会拉大#谷歌 #戴密斯哈萨比斯 #DeepMind #新药研发 #算力

45. Agnes团队：不堆参数、不烧算力！小模型也能跑出大模型能力

46. #DeepSeek新模型曝光#DeepSeek V4呼之欲出，大模型竞争迈入架构创新新阶段！DeepSeek新一代旗舰模型V4的技术线索接连曝光，标志着国内大模型竞争已从参数竞赛转向架构创新的深水区。GitHub代码中的“MODEL1”标识符，印证着这款即将在春节发布的新模型，并非简单版本迭代，而是一次底层架构的重构。从KV缓存布局调整到FP8解码支持，再到稀疏性处理优化，新模型在内存与计算效率上的针对性设计，切中了大模型落地的核心痛点。而Engram记忆模块与mHC训练方法的潜在整合，更让模型实现了记忆与推理的协同升级，为长文本处理、高效代码生成提供了技术支撑。此次DeepSeek的技术突破，打破了大模型“唯参数论”的发展路径，让架构优化、软硬协同成为新的竞争焦点。这不仅是其自身技术的迭代，更将推动国内大模型产业向更高效、更实用的方向迈进，为AI规模化落地注入新动力。#用智搜高效玩转AI##HOW I AI# deepseek新模型曝光川北小哥的微博视频

47. 钉钉 CEO 称严禁员工写文档、做会议纪要，沟通仅用白板，全靠 AI 自动整理，这种办公理念怎么样？

48. 我用AI写了个网站，Hermes保姆级安装指南｜一键配置，桌面整理/浏览器自动化全搞定

49. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

50. 人工智能通识课：多模态大模型

51. 用去年 github 最火的 n8n 快速实现自动化推送工具

52. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》015-基于大模型的企业知识库（扣子知识库介绍）

53. 蚂蚁数科王磊：垂直大模型训练成本呈百倍级下降，金融AI落地需构建“可信智能体”三大基石 | Alpha峰会

54. AI第一波下手最重的不是程序员而是白领？ #大咖观察 #红衣聊AI #职场 #职业规划

55. 根本不需要你会设计，手搓无限画布，保姆级使用教程（下）工作效率大幅提升！本地直接使用！

56. 所有玩龙虾的，或者初学龙虾的都可以收藏这个网站，它会一步一步教你怎么把 AI 从“回答问题”，升级成“帮你处理日常事务”。·你会知道，哪些事情最适合交给 AI，比如提醒、总结、整理、监控、自动化重复任务。·你会对未来真正有用的 AI 产品有判断力，不再只看“会不会写文案”。记住，在搜索框里跟AI说两句不叫玩AI，而是把AI训练成自己的系统。（网站见评论区）#OpenClaw爆火#

57. #千问Qwen3.5大模型发布#千问 Qwen3.5 是采用极致稀疏 MoE 架构在保持超强性能的同时，显存占用降低 60%，推理效率大幅提升，部署成本显著下降。模型支持最高 256K 超长上下文，让长文本处理变的更加的轻松有效率了！原生多模态统一也是Qwen3.5的特点之一，也是目前国内外大模型的发展的主要趋势，模型在图文、视频理解能力全面升级，精准解析图表、文档与复杂视觉内容。实现了一个入口实现多种属性。Qwen3.5对于中小企业特别友好，很大程度上降低了企业运营成本，可以让中小企业得到高效、普惠、全能的运营工具。不再因为高昂的费用而排斥企业去追逐AI。#过个有AI年##HOW I AI#

58. #阿里发布旗舰推理模型# 1月26日阿里正式推出通义千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，这是其目前参数超万亿、综合能力最强的大模型，在19项权威基准测试中性能媲美GPT-5.2、Gemini 3 Pro等国际顶尖模型，标志国产大模型跻身全球第一梯队。该模型两大核心创新亮眼，自研测试时扩展技术通过迭代反思提升推理效率，同等Token消耗下多项指标超竞品；自适应工具调用能力可自主启用搜索、代码解释器等功能，大幅降低幻觉，实测中工具协同表现优于ChatGPT。目前模型已上线Qwen Chat开放体验，API同步开通，还将接入千问APP，同时阿里同步开源Qwen3-TTS全系列语音合成模型。依托“算力-模型-应用”全栈闭环，该模型已落地淘宝、支付宝等场景，其高效推理路径也为算力约束下的国产大模型创新提供了新方向。

59. TicNote vs 钉钉A1实测：谁才是真·会议救星

60. LLM：大语言模型的主要任务

61. 市场误判了腾讯？摩根大通：嵌入现有工作流才是中国AI决胜战场

62. 高效沟通与协作：让邮件、会议、日程不再占用你的时间（会议纪要革命：从手动记录到AI自动生成）

63. “龙虾模型”能管公司？实测GLM-5-Turbo接入openclaw运营公司

64. 阿里甩出 AI 王炸！ Qwen3-Max-Thinking 高调对标 GPT-5.2-Thinking，是真硬刚还是博眼球？这款阿里旗舰推理模型拿下 19 项国际基准测试高分，自带自适应工具调用，能自主搜信息、做计算，主动解决问题，还成了阿里全生态的技术底座，打通电商、本地生活等全场景实现智能闭环。有人说它缩小了中外 AI 差距，坐稳中文 AI 头把交椅，让阿里 AI 生态形成良性循环，未来可期；也有人质疑，对标全球顶尖模型只是纸面数据，落地商业场景的实际能力仍需检验。阿里这次的 AI 大招，到底是技术突破的里程碑，还是营销造势的噱头？这款模型的真实实力究竟如何，一起来聊聊吧！#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqpEa95

65. 银川 | 高校AI全驱教研教改课题申报培育：提示词、智能体、工作流与润色技能实战工作坊

66. 流批一体，智算融合：Flink赋能实时大模型推理与自动化Agent系统构建

67. 未来职场最值钱的能力是什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #职场 #能力提升

68. 大模型的第一性原理：（三）信息论篇

69. #千问3.5成本仅为谷歌大模型5%##有AI的春节有什么不一样#今年春节最不一样的，是AI真的走进日常了。阿里除夕夜开源千问3.5，成本只有谷歌大模型的5%，效率还大幅提升，国产AI用实力打破高价门槛。以前大模型是实验室里的技术，现在随手可用、低成本落地，写文案、做助手、跑开发都更顺畅。这个春节，科技圈不聊烟花聊算法，不拼红包拼创新，国产大模型越跑越快，AI普惠不再是概念，而是我们身边的新年新气象。

70. #人类对office的开发不足十分之一#引进A I就不同了：自然语言交互革新，用户可通过语音指令直接操作（如"生成销售趋势图"），AI自动推荐函数组合或数据模型，降低操作门槛。自动化解放人力：截图/粘贴杂乱信息至AI表格（如钉钉万能贴），可自动提取并结构化数据；会议纪要同步转存知识库并关联任务提醒。

71. #什么是世界行为模型# 听听吉利汽车集团CTO李传海是怎么解读的。以吉利汽车为例，车机中的AI智能体超级Eva基于WAM世界行为模型，采用端到端语音大模型，可深度理解用户意图，实现跨模态感知与全域动作统一生成；千里浩瀚G-ASD 4.0则具备强场景语义理解能力，能精准应对高速收费站、窄路通行等复杂场景。WAM模型通过融合沃尔沃55年5万起真实事故数据与吉利850万辆车百亿公里行驶数据，构建“理解-规划-预演-判断-修正”的完整决策闭环，以开放生态协同推进技术落地。#汽车黑科技# 汽车黑科技的微博视频

72. 大模型如何提高推理效率

73. 【研究笔记】算力需求范式跃迁概述

74. 别再用错大模型了！2026年国产AI大模型实测对比，帮你省掉大几千

75. 金融获客低效又封号？预测式外呼 + 大模型双重破局

76. WorkBuddy vs 大模型真实对比，教师应用效果到底怎么样？

77. Tool use 到底改变了什么

78. 建议都去飞书上学AI大模型！

79. 别再混淆！大模型、工作流、智能体

80. AI爆发2026

81. 小白入门AI、工作流与大模型

82. 如何用大模型创造“闭环感”？

83. 大模型如何执行业务动作

84. Coze 扣子工作流小白基础教程，大模型和基础节点全解析及应用场景

85. 2026跨平台自动化工作流搭建指南

86. 大模型应用落地实战

87. 施工企业大模型选型与应用全景指南——2025-2026 年主流大模型对比、施工场景适配与实践案例

88. 大模型落地，会议系统该"智"在哪？

89. 会议自动化5大核心功能，实测效率提升超70

90. AutoClaw实测

91. 大模型下沉，无纸化会议的新玩法

92. 大模型应用管理平台提升政务工作效率与服务体验

93. 湖南格讯

94. 大模型在企业办公协同与效率类场景的应用

95. deepseek接入办公软件（wps，office通用）最完整教程

96. 2026大模型实用指南

97. 12个公司大模型可落地业务场景

98. 以AI重构办公，智启效率新篇——讯飞“AI+办公”大模型发布有感

99. Zapier深度拆解

100. AI 自动化工作流实战

101. 用Zapier和Make连100+应用自动化办公

102. 【OpenClaw vs 其他】AI Agent平台横评

103. AI 大模型入门

104. 从 SOP 标准化到策略自治

105. AI 工作流实战

106. 2026 AI 拐点

107. 2026-03-10-高校 CIO 如何评估 AI 大模型

108. 大模型医学问答能力评估

109. 2026年AI大模型市场现状及发展前景预测分析（图）

110. 大型语言模型失效的五项根本性理论局限

111. LLM的是否有能力边界？--LLM的基础限制（十一）

112. 中国信通院启动2026首批可信AI大模型客户端和网页端综合能力评估

113. 别卷大模型了！2026年，AI产品经理的新战场是“定义边界”

114. 可信AI丨多模态大模型2026年首批评估正式启动

115. AI 产品经理实战

116. 2026年全球大模型发展现状与核心应用场景分析

117. 模型的能力，哪些因素决定？

118. 可信AI | 亚信安全通过中国信通院安全大模型能力评估

119. 2026年AI技术发展全景报告

120. 为什么说 Gemini 3.1 真正可怕的，不是更强，而是把大模型分层做清楚了

121. 从0到1

122. 普通人如何驾驭AI大模型？一份保姆级实操指南

123. 一文读懂大模型AI

124. 别再瞎学大模型了！这份从 0 到 1 的系统路线图，帮你少走 90% 的弯路

125. 不会编程的人，应该怎么开始使用 AI？

126. 大模型怎么用才高效？普通人提升工作效率的3个实用技巧

127. 大模型辅助内容创作的心法集合

128. 让普通人轻松学会AI大模型的5个技巧

129. 百度文心大模型5.1深度实测

130. 查资料、劝老板、写周报，给上班人准备的大模型评测

131. 普通人的末路狂奔:干了大模型这碗毒酒

132. 大模型应用心得:深钻研不如广应用。

133. OpenClaw横空出世，工作流自动化工具面临洗牌！Zapier、Make、n8n、Dify还有存在的必要吗？

134. 实测2026主流AIGC大模型，AIGCTM教你避坑学对技能

135. Zapier AI自动化工作流

136. 我用我用大模型一个月效率提升 300%：实操案例公开一个月赚了 5 万：实操案例全公开，小白也能复制

137. Zapier、Make、n8n、Coze、Dify：五大AI工作流平台选型指南

138. 3-4月大模型落地调研：54个大模型案例，覆盖13个行业、21个应用场景

139. 如何提升中级大模型处理复杂任务成功率：两种实用方法总结

140. 47岁IT男转型AI项目经理：第三天(20260325) Coze实操，Langchain，n8n和MCP对比

141. 2026年AI大模型学习路线图：从入门到精通，掌握未来职场核心竞争力，应对全球92%科技企业需求！

142. Midscene+AI大模型：解锁自动化提效新路径，告别重复劳动

143. 【“数”话江苏新实践④】瞧，AI大模型让多场景应用提速

144. 大模型到底是什么？2026 年了，还有人没搞懂这个概念

145. 不是开源，却被187K人疯抢：一个工作流引擎撕开Zapier护城河

146. 收藏｜2026年版：程序员转大模型工程化必看，3大高薪方向+完整学习路线全攻略

147. 实测豆包大模型：用它做自动化测试，效率真的比Copilot高30%吗？

148. 从线索到成交：基于大模型的线索分级与转化自动化实践

149. 主流大模型塞进 Office！一键排版翻译，打工人效率神器，打开文档就能用，彻底告别复制粘贴来回切换！左侧常驻 AI 聊天窗口，直接提需求，结果一键插入文档 / 表格 / PPT，不打乱工作流，办公效率直接拉满！支持 Word/Excel/PPT，适配 Office 与 WPS，内置豆包、星火、通义千问等主流大模型，即装即用！#AI办公 #Office插件 #WPS工具 #大模型 #办公技巧

150. 大模型学习路线：从入门到落地，一篇搞定！

151. 职场人狂喜｜靠大模型，我终于不用每天加班到深夜了

152. 论文解读：迄今为止最好的 RAG 技术栈

153. Zapier 与生成式 AI 的自动化（八）

154. 从部署到选型！2026年OpenClaw阿里云+汉化本地部署流程，国产大模型使用实测与技巧

155. Testin XAgent拆解：大模型+多智能体如何重构测试自动化工程

156. 深度解析重复任务模板工具：全方位构建企业自动化工作流指南

157. OpenClaw自动化工作全流程指南｜用AI把重复工作一键搞定

158. Zapier + n8n 暴利接单！零基础月入过万的自动化生意，Reddit实战手把手教

159. 工厂最实用的5个AI大模型应用场景

160. n8n：开源工作流自动化神器，比Zapier更可控的自动化方案

161. 国泰海通君弘灵犀大模型获得信通院大模型应用能力评估最高等级

162. 企业级集成怎么选：n8n、Zapier还是RestCloud iPaaS？

163. OpenClaw 轻量化部署与自动化任务实战：2026云端+本地全平台落地方案+免费大模型对接与常见问题梳理

164. 2026本地部署大模型终极参考指南

165. 收藏！小白/程序员入门大模型应用开发，一周理清学习路线

166. 大模型在阿里巴巴内部研发效能领域的落地网盘 - 哔哩哔哩

167. 【建议收藏】2025最新大模型学习路线图，零基础小白也能轻松入门！

168. 深入对比 Zapier、Make 与 n8n 三大自动化平台

169. 【大模型与商业应用】企业如何落地大模型...

170. 不会写代码也能做自动化？Zapier这类工具是怎么工作的

171. 2026智能办公必看｜会议纪要软件首选？蜜度模力通实测不踩坑

172. OCR+大模型！信息抽取效率狂飙，这对CP太顶了！

173. 大模型微调实战：资深算法专家如何借助英博云突破算力与效率瓶颈？

174. AI时代的新机遇：如何利用大模型提升工作效率

175. 大模型分布式训练/推理网络性能调优指南：从瓶颈定位到落地优化

176. 大模型分布式训练\u002F推理网络性能调优指南：从瓶颈定位到落地优化 - 哔哩哔哩

177. AI赋能教师办公技能提升实战资料学习 - 哔哩哔哩

178. 放弃编程，dataC工作流网页控制：大模型分析内容

179. 大模型手机实用性测评发布，日常场景效率提升超30%

180. AI对话越长越"贵"？聊聊大模型的上下文窗口和Token消耗

181. 大模型命名规则完整教程零基础学透本地部署大模型常识

182. 大模型入门+实战课程核心知识资料 - 哔哩哔哩

183. 大模型的提示词

184. 南京交博会总结：场景专注×需求闭环——交通安全多模态大模型为何让众多交警和集成商“坐下来聊”

185. 实测！装OpenClaw不花一分钱，这5个国产大模型才是真免费

186. 迈向通用人工智能路上，如何让大模型更好用

从聊天到工作流：大模型提效的认知差异与落地路径

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