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2025年起全球多家传统企业全面限制AI内部使用，AI治理进入风险管控新阶段

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02-01 14:27

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AI如何成为企业的“数字员工”？中关村科金的超级连接答案 | 甲子光年

读完麦肯锡2025年的「The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation」报告，得到的关键词是：“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策”、“AI原生组织”。2025 年的 AI，不再是“试试看”的阶段，而是企业真正要回答的一个问题：AI 究竟能不能带来企业级的转型价值？大家可以看看自己所在的企业，是不是也都在思考这个问题，甚至正在做着这个事情。麦肯锡最新发布的年度报告显示，近九成企业已经在使用 AI，但真正将 AI 大规模嵌入核心流程、并在企业层面实现实质性收益的，只有约三分之一。而那些“AI 高绩效企业”（即超过 5% 企业利润来源于 AI 使用的组织），不仅跑得更快，也更“敢想”——他们用 AI 去做的，是增长、创新与流程再造，而不是单纯地“降本提效”。1. 从“试水”到“扩张”：AI 已成基础设施，但落地仍浅报告指出，88% 的受访企业在至少一个业务环节中使用 AI，比 2024 年上升了 10%。然而，超过 60% 的公司仍停留在“试验或小规模部署”阶段，只有三分之一进入了系统化扩展。换句话说，AI 已经普及，但还未“融入骨髓”。这与过去企业上云、信息化的轨迹相似：先有工具，再有流程变革，最后才是组织重构。现在，AI 正处在第二个阶段的拐点上。企业要真正释放 AI 的价值，不能只把它当插件，而要把它当“新的操作系统”。只有当流程被重新设计，数据和决策机制被重构，AI 才可能带来企业级的绩效提升。2. AI Agent成新热点，但仍在早期萌芽62% 的企业已经开始试验或规划 AI Agent，其中 23% 已在至少一个业务单元进行扩展。最常见的落地领域是 IT 支撑、知识管理与客户服务。这些 Agent 的典型特征是：基于大模型、能在现实流程中执行多步操作，具备一定的自主规划与执行能力。换句话说，它们正在成为企业内部的智能体员工（今年很流行的词语）。然而，报告也指出：大多数 Agent 项目仍停留在探索阶段。只有少数企业能把 Agent 真正融入工作流。Agent 是企业 AI 化的“第二曲线”。第一曲线解决“认知自动化”（生成、理解、总结），第二曲线解决 “行动自动化”（执行、协作、闭环）。未来谁能构建出稳定、安全、可控的 Agent 系统，谁就能在企业智能化中占得先机。3. AI对企业的终极目标「重构业务」：不只是自动化，而是再造业务报告显示，AI 高绩效企业有三个共同特征：1）目标不只是效率，而是“创新 + 增长”。他们把 AI 当作企业战略引擎，而不是节省人力的工具。2）高层领导深度参与（老板记得看看这条！），亲自推动 AI 战略、预算与文化转型。3）主动重设计工作流。超一半的高绩效企业重新定义了核心业务流程，使 AI 能自然嵌入执行体系。这些公司普遍具备更成熟的治理机制、更快的迭代周期、更高比例的数字预算（超过 20% 投入 AI 技术），并在“人机协作机制”上建立明确规范——例如何时由人类介入模型输出验证。这可能是 AI 带给企业的终极价值：“组织再设计”，不是“部署更多模型”。如果管理方式、人才结构和决策流程仍是旧的，AI 只能是装饰。高绩效企业的关键秘诀，是“AI 驱动的再造组织”。4. AI + 人的价值共生一个有趣的发现是，AI 高绩效企业比普通企业更容易遭遇风险（如知识产权冲突、模型不准、合规问题），但它们也更善于处理这些问题。麦肯锡的解释是：野心越大，试错越多；试错越多，成长越快。领先企业普遍采用“Human-in-the-loop”机制，让人类专家与 AI 形成闭环。这种“混合智能”不只是监督，更是协同优化。正如报告中所言，“AI 从不是独立的解决方案，它是一种与人协作的智能放大器”。未来的竞争不在于“AI 是否取代人”，而在于“谁能更好地与 AI 协作”。人类的判断力、语境理解与价值感知，是 AI 无法替代的部分。AI 只是把这些能力放大。5. AI对就业的影响麦肯锡调查发现，32% 的企业预计来年会因为 AI 减少员工数量，但 13% 认为 AI 会带来新增岗位。尤其是大公司，它们更倾向于“结构性重组”而非“单纯裁员”——AI 工程师、数据架构师、Prompt 工程师、AI 产品经理正在成为新热点岗位。——读完这份报告，我最大的感受是：AI 的下一步，不是模型能力的突破，而是组织思维的转变。当企业不再问“AI 能做什么”，而是开始问“我们怎样重新设计工作，让 AI 自然发挥作用”，这才是真正的拐点。我们可以预见，未来三年里，“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策” 将成为 AI 落地的关键词。那些能把 AI 变成企业文化和工作方式的公司，才会成为下一代“AI 原生企业”。麦肯锡在报告结尾写道：“AI 已经普遍存在，但真正的价值还在前方。”从 ChatGPT 到企业 Agent，从生成到执行，从工具到伙伴——AI 正在推动我们重新定义“人类与机器如何协作创造价值”。这场变革，才刚刚开始。#ai创造营# #微博兴趣创作计划# #ai前沿速递#

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1. AI如何成为企业的“数字员工”？中关村科金的超级连接答案 | 甲子光年

2. 读完麦肯锡2025年的「The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation」报告，得到的关键词是：“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策”、“AI原生组织”。2025 年的 AI，不再是“试试看”的阶段，而是企业真正要回答的一个问题：AI 究竟能不能带来企业级的转型价值？大家可以看看自己所在的企业，是不是也都在思考这个问题，甚至正在做着这个事情。麦肯锡最新发布的年度报告显示，近九成企业已经在使用 AI，但真正将 AI 大规模嵌入核心流程、并在企业层面实现实质性收益的，只有约三分之一。而那些“AI 高绩效企业”（即超过 5% 企业利润来源于 AI 使用的组织），不仅跑得更快，也更“敢想”——他们用 AI 去做的，是增长、创新与流程再造，而不是单纯地“降本提效”。1. 从“试水”到“扩张”：AI 已成基础设施，但落地仍浅报告指出，88% 的受访企业在至少一个业务环节中使用 AI，比 2024 年上升了 10%。然而，超过 60% 的公司仍停留在“试验或小规模部署”阶段，只有三分之一进入了系统化扩展。换句话说，AI 已经普及，但还未“融入骨髓”。这与过去企业上云、信息化的轨迹相似：先有工具，再有流程变革，最后才是组织重构。现在，AI 正处在第二个阶段的拐点上。企业要真正释放 AI 的价值，不能只把它当插件，而要把它当“新的操作系统”。只有当流程被重新设计，数据和决策机制被重构，AI 才可能带来企业级的绩效提升。2. AI Agent成新热点，但仍在早期萌芽62% 的企业已经开始试验或规划 AI Agent，其中 23% 已在至少一个业务单元进行扩展。最常见的落地领域是 IT 支撑、知识管理与客户服务。这些 Agent 的典型特征是：基于大模型、能在现实流程中执行多步操作，具备一定的自主规划与执行能力。换句话说，它们正在成为企业内部的智能体员工（今年很流行的词语）。然而，报告也指出：大多数 Agent 项目仍停留在探索阶段。只有少数企业能把 Agent 真正融入工作流。Agent 是企业 AI 化的“第二曲线”。第一曲线解决“认知自动化”（生成、理解、总结），第二曲线解决 “行动自动化”（执行、协作、闭环）。未来谁能构建出稳定、安全、可控的 Agent 系统，谁就能在企业智能化中占得先机。3. AI对企业的终极目标「重构业务」：不只是自动化，而是再造业务报告显示，AI 高绩效企业有三个共同特征：1）目标不只是效率，而是“创新 + 增长”。他们把 AI 当作企业战略引擎，而不是节省人力的工具。2）高层领导深度参与（老板记得看看这条！），亲自推动 AI 战略、预算与文化转型。3）主动重设计工作流。超一半的高绩效企业重新定义了核心业务流程，使 AI 能自然嵌入执行体系。这些公司普遍具备更成熟的治理机制、更快的迭代周期、更高比例的数字预算（超过 20% 投入 AI 技术），并在“人机协作机制”上建立明确规范——例如何时由人类介入模型输出验证。这可能是 AI 带给企业的终极价值：“组织再设计”，不是“部署更多模型”。如果管理方式、人才结构和决策流程仍是旧的，AI 只能是装饰。高绩效企业的关键秘诀，是“AI 驱动的再造组织”。4. AI + 人的价值共生一个有趣的发现是，AI 高绩效企业比普通企业更容易遭遇风险（如知识产权冲突、模型不准、合规问题），但它们也更善于处理这些问题。麦肯锡的解释是：野心越大，试错越多；试错越多，成长越快。领先企业普遍采用“Human-in-the-loop”机制，让人类专家与 AI 形成闭环。这种“混合智能”不只是监督，更是协同优化。正如报告中所言，“AI 从不是独立的解决方案，它是一种与人协作的智能放大器”。未来的竞争不在于“AI 是否取代人”，而在于“谁能更好地与 AI 协作”。人类的判断力、语境理解与价值感知，是 AI 无法替代的部分。AI 只是把这些能力放大。5. AI对就业的影响麦肯锡调查发现，32% 的企业预计来年会因为 AI 减少员工数量，但 13% 认为 AI 会带来新增岗位。尤其是大公司，它们更倾向于“结构性重组”而非“单纯裁员”——AI 工程师、数据架构师、Prompt 工程师、AI 产品经理正在成为新热点岗位。——读完这份报告，我最大的感受是：AI 的下一步，不是模型能力的突破，而是组织思维的转变。当企业不再问“AI 能做什么”，而是开始问“我们怎样重新设计工作，让 AI 自然发挥作用”，这才是真正的拐点。我们可以预见，未来三年里，“Agent 化”、“工作流重构”、“人机混合决策” 将成为 AI 落地的关键词。那些能把 AI 变成企业文化和工作方式的公司，才会成为下一代“AI 原生企业”。麦肯锡在报告结尾写道：“AI 已经普遍存在，但真正的价值还在前方。”从 ChatGPT 到企业 Agent，从生成到执行，从工具到伙伴——AI 正在推动我们重新定义“人类与机器如何协作创造价值”。这场变革，才刚刚开始。#ai创造营# #微博兴趣创作计划# #ai前沿速递#

3. 【#平台将核验AI生成内容为其打标##多平台为AI图文视频打标#】从9月1日起，国家网信办等4部门联合发布的《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行，要求所有AI生成的文字、图片、视频等内容必须“亮明身份”，防止虚假信息传播。在一家AI通用人工智能公司，研发工程师曹舰航向记者现场演示了平台的AI内容标识全流程。打开创作者后台，当用AI工具生成一段短视频后，视频右下角立即自动出现“AI生成”字样。此外，平台还会在文件代码中嵌入专属“数字水印”，也就是隐示标识，为跨平台监管与溯源提供技术支撑。不仅是AI生成工具平台，内容发布平台也构建了“主动声明+平台检测”的双重标识机制。目前，腾讯、抖音、快手、B站、微博、DeepSeek、昆仑万维等平台均已通过官方渠道发声，明确已对AI生成内容同步添加显式与隐式标识。行业也在探索推进AI标识技术标准化。抖音工作人员介绍，如果创作者未主动标识，平台也将通过元数据核验隐式标识或者模型技术检测站内未主动标识的内容是否由AIGC（生成式人工智能）技术生成，对元数据中已包含AI内容标识或疑似AI生成的作品补充添加显示标识。专家表示，“标识办法”出台将促进AI内容生成行业良性发展，弥补了过去内容生成容易，但追究责任困难的短板，把辨别的责任从普通的用户转回到了更加专业的系统，显著地降低了谣言、诈骗等社会风险。央视财经的微博视频

4. Claude全面禁中国企业？别怕，国产模型够顶！ #大咖观察 #Claude #马斯克 #红衣聊AI

5. MIT（麻省理工学院）的报告带崩了纳指，这个报告到底说了啥？#纳斯达克指数 #AI #MIT报告 #AI企业落地 #人工智能

6. 豆包 AI 手机登录微信被「踢下线」，原因为何？端侧 AI 与头部应用的生态兼容上存在哪些挑战？

7. 谁批准了这些AI Agent？重新思考AI时代下的访问权限、问责机制与风险管控

8. 美国AI封锁令下的中国突围战：国产大模型如何绝地反击？ #下一个被AI改变的会是哪里##AI底盘首获国家级认证# 笔默君的微博视频

9. 【多家上市企业AI收入激增！政策催化人工智能应用浪潮】多家港股上市企业相继披露了半年报进展，其中AI相关收入增幅显著。阿里巴巴在财报电话会上表示，阿里云外部商业化季度营收同比增长26%，其中AI收入已经占外部商业化收入超20%。商汤科技的生成式AI收入增幅73%，生成式AI占集团收入由2024年上半年的60.4%、2024年财政年度的63.7%，进一步提升至 77.0%；云知声营业收入4.05亿元人民币，同比增长20.2%，大模型收入大幅飙涨457%至近1亿元；百望股份的AI相关业务收入首次实现突破，达到6086万元，占比17.5%。网页链接多家上市企业AI收入激增！政策催化人工智能应用浪潮

10. 豆包AI手机遭全网抵制，深度解析！

11. AI正在成为破解企业官僚主义的关键武器。红衣大叔周鸿祎的微博视频

12. 全球AI频繁宕机的背后，企业更大的危机正在逼近

13. #AI接管手机有风险吗# 手机最大的风险就是个人信息。环境信息、个人隐私方面的数据，这些数据对于AI来说就是发展的动力源泉，当一个模型拥有了这些个人的数据之后一个人也就没有秘密可言了。这个要比现在通过网页、社交平台等渠道获取数据风险更大。当然从另一个角度来说相比较把数据让一家使用总比让无数家使用在安全程度上会有更多的保障。一款AI应用如果能够从底层上保障手机数据的安全，这个反而是降低风险的事情。这个也是很多硬件企业为什么要封杀AI应用的一个原因。说直白点就是为了数据的争夺。不要小看个人的数据这些数据的价值可是潜力无限的。#AI生活指南##科技先锋官#

14. AI安全就像一场军备竞赛，攻击者和防御者都在不断进化。红衣大叔周鸿祎的微博视频

15. 评论区有人说，自己因为没拥抱 AI 这个理由被互联网公司辞退了。是这样的，单单就互联网公司而言，没业绩了，谁都没业绩了。一线员工保持竞争力的唯一方式，是你在工作中拥抱 AI 的程度。中层主管保持竞争力的唯一方式，是你能驱动团队拥抱 AI 的程度。否则大家业绩都差不多，裁员的时候留谁？留最适应新技术的人。未来，AI 可能是就像学英语一样的基础技能。再远的未来，AI 可能是就像打字一样的底层技能。不拥抱 AI，又没有比别人更好的业绩，在 AI 普遍提效，公司不需要这么多人力岗位之后，你猜 HR 裁员先裁谁？以上逻辑不适用于我，我的工作性质没法拥抱 AI，再说我也不带团队。但一线的产品经理，程序员，运营，你们全部都在打击范围之内。你有很多理由说服自己 “我现在用不到 AI”，HR 也有很多理由把你列入第一批裁员名单。无论拥抱 AI 是否有业务环境上的合理性，现在拥抱 AI 至少有职场求生的合理性，在大逃杀中至少不站队尾。从公司角度上来说，既然 AI 成为基础技能是一个可预测的未来，那么驱赶和逼迫着员工去提前适应，并以此作为末位淘汰的依据（业绩已经拉不开方差了），也是一个合理的选择。可能会牺牲一些像我一样，“工作性质真的拥抱不了” 的员工，但总体上收益大于损失。就像非洲大草原上的食草动物，老弱被捕食，青壮活下来。

16. 对普通人来说，找到自己的行业痛点就是AI时代最好的入场券。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #热点知多少

17. 微表情测谎、极速赔付、AI打败AI，深聊“AI in All”下的保险革命与增长飞轮【硅谷101】

18. #网警破获AI换脸非法侵入案##网警破获AI换脸非法侵入计算机信息系统案#据悉，破获的这个诈骗团伙非法获利40余万元，阿成单次“人脸代过”服务收费高达1000元。各家科技平台应该尽快上线AI风险排查的功能，特别是手机厂商，应该替消费者把好信息安全第一关。华为手机鸿蒙5的全维防诈能力，早已支持检测AI合成视频、照片，AI防窥保护，AI通话防诈、隐私数据安全访问等为用户搭起层层守护措施。郭局的微博视频

19. 2026首届Agentic AI峰会：从基础模型、OS内核到可信治理的全栈技术揭秘

20. 开源是战略，生态是王炸，阿里千问入局AItoC #千问 #大模型

21. AI已经成为你的同事了吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技趋势

22. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

23. AI正在成为破解企业官僚主义的关键武器。 #大咖观察 #红衣分享 #职场 #人工智能

24. #大厂员工们正在帮ai取代自己# 大厂员工用AI优化业务时，每一行代码、每一次标注，都可能是在打磨那把最终挥向自己的刀。讽刺吗？但这就是技术进化冷酷的逻辑。工具从来取代的不是人，而是跟不上工具的人。当AI能瞬间生成代码，机械的“手敲”技能必然贬值。未来比拼的不是“会不会”，而是“怎么用更好”。成本与效率的算式里，旧岗位正被无情迭代。焦虑无用。真正的护城河，是驾驭工具的智慧，是提出关键问题的洞察，是AI无法复刻的创造与决策。技术浪潮碾过时，从不同情眼泪。要么成为骑浪的人，要么留在沙滩上。事实就是如此。#热搜多元内容创作计划##热点观点##热点解读# 大厂员工们正在帮ai取代自己

25. 英伟达市值突破5万亿美元，反映的是AI算力需求的爆发，而非单纯泡沫。AI技术正深刻重构就业市场：一方面，替代效应让重复性岗位减少，但更显著的是创造效应——AI训练师、数据标注师、智能网联汽车测试员等新职业涌现，我国AI人才缺口超500万，供求比达1:10。普华永道报告指出，AI赋能岗位薪资溢价达56%，且就业增长速度是传统岗位的3倍。关键在于，善用AI的人将与不用AI的人拉开巨大效率差距，这要求我们主动拥抱技术变革，提升技能以抓住AI时代的新机遇。大家现在用上AI工具了没？#英伟达正在制造AI泡沫吗#

26. 豆包 AI 手机登录微信被「踢下线」，原因为何？端侧 AI 与头部应用的生态兼容上存在哪些挑战？

27. 美国企业AI采用率激增？来自高盛的测算说了AI下游什么现状

28. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

29. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

30. 大模型更像人的大脑，智能体是大模型的手和脚。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #大模型

31. 【#经纬晚班车#：3家拒不整改的生成式人工智能服务网站被立案处罚】上海市网信办开展“AI滥用”专项执法工作，对3家拒不整改的生成式人工智能服务网站，首次适用《生成式人工智能服务管理暂行办法》予以立案处罚。>>>网页链接

32. 什么是AI 原生组织？上篇内容总结了麦肯锡的2025 AI 报告，提到一个概念「AI原生组织」，这个概念用的地方不少，但到底是啥？核心理念：让AI成为组织的中枢神经系统，而不是外接插件。可以简单理解为AI占主导地位，而不是各种补丁。传统组织是“人驱动、AI辅助”，在流程上套用AI；AI 原生组织则是“AI驱动、人监督”，在设计上就假设AI执行主要环节，人类负责策略、创新和审查。★ 怎么判断一个组织是AI原生1. 战略驱动企业增长和创新的核心 vs. 提效工具如果一个公司里面AI不能是业务增长的来源，而只是提效或者效率工具，那还不是。2. 数据架构具备为AI服务的数据体系：数据能实时流动、可被模型调用、能形成反馈闭环。数据不是静态报告，而是活的“训练燃料”。3. 工作流程AI是否深度嵌入流程中？AI不是工具栏里的选项，而是参与每个节点的执行者——自动生成方案、自动汇报、自动优化。比如合同是不是先AI生成再人监督着来优化。4. 人才与文化是否存在AI协作岗位，如Prompt Engineer、Agent Orchestrator？员工是否具备与AI共创、验证的心态？5. 自我学习机制组织是否让AI的反馈反过来优化流程？在AI原生企业里，流程迭代不靠层级汇报，而是靠模型输出和数据驱动。当一个组织在以上五个维度中，至少有三项以AI为核心设计，就可以认为它“具备AI原生特征”。★ 传统企业如何转型为 AI 原生组织转型不是“部署更多AI产品”，而是“重塑组织的操作系统”。关键有四步。1. 重新定义AI角色不要从“AI能在哪用”出发，而要从“哪些任务最适合让AI主导”出发。例如，让AI自动生成报告、人类只做策略判断；让AI处理客服沟通、人类负责异常和升级。2. 搭建AI基础设施构建三层支撑体系：数据中台（保证数据质量与流动性）、模型中台（统一调用模型）、Agent系统（执行任务与协调）。3. 流程重塑重新设计流程，让AI嵌入核心节点。比如在市场营销中，AI生成创意 → AI监控投放效果 → AI优化预算 → 人类评估策略。4. 文化与治理建立AI共创文化，让每个人都有与AI协作的能力。同时注意兜底的安全问题。转型是否成功的标准是：AI是否已经成为决策与执行的一部分，而非独立工具。★ AI 原生的本质：重塑人机分工AI 原生组织不是为了“让人更轻松”，而是为了“让AI做得更多”。它重新定义了人机分工：AI负责执行与优化，人负责判断与创造。未来的组织竞争，不再是“谁用AI更快”，而是“谁能更快让AI成为自己的操作系统”。#ai创造营##科技#

33. 官宣上线！RocketMQ for AI：企业级 AI 应用异步通信首选方案

34. 华为最新报告：未来10年，AI智能体、算力、半导体、能源都有巨大的机会#智能世界2035 #AI智能体 #算力 #半导体 #华为

35. 用模型排行榜论输赢？AI竞赛到底在比什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

36. 人多，真的“力量大”吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #企业管理 #科技创新

37. AI存在伪造信息、滥用数据等风险。国家人工智能安全治理框架2.0版正填补空白。#大咖观察 #红衣聊AI #网络安全

38. 【#9月1日新规上线#9月起一批新规将影响你我生活】从9月起，一批新规施行，涵盖了幼儿园缴费、交通出行等多个民生热点话题，一起来了解哪些将影响你我生活。①免除公办幼儿园大班保育教育费。②刹住“狂飙的小电驴”新国标将实施。③火车学生优惠票9月6日开始发售。④AI生成内容必须打标识。 via央视网法律#法姐讲法# 法治四川的微博视频

39. 【#抖音回应AI仿冒于东来##抖音封禁超千个AI仿冒于东来账号#】9月8日，@抖音集团李亮发文称，“今年一季度我们发现平台出现大量利用AI仿冒‘于东来’语音、形象，违规营销带货的账号和内容，这些黑灰产的行为不仅侵犯了相关企业的权益，还严重误导了消费者。封禁这1000多个黑灰产团伙账号的同时，我们还把相关线索举报给了监管部门。经过调查，泉州市丰泽区市监局没收相关企业违法所得并处罚款15万元。AI带来技术进步的同时也被很多黑灰产盯上，针对这些滥用AI的行为抖音一直在重点治理。对于相关违法违规内容，欢迎大家共同监督。”各位网友，您怎么看？@东方财经东方财经的微博视频

40. 相比于直接消费 MCP 服务，您的企业可能更需要一个专属的 MCP 服务中心

41. 消费级 AI 硬件成新增长点，品类迭代快，产业尚处起步阶段，一边是大模型厂商竞逐算力算法，一边是硬件企业创新人机交互。技术分三条路线：云端 API 调用适配轻量设备，成本低；侧端部署大模型供高端设备，保实时与隐私；手机协同模式主导轻量化硬件。现有多款新品类上市，定位聚焦获市场认可，但初创企业多依赖外部大模型，运营逻辑特殊。生态绑定关键，硬件核心价值是 AI 服务触达用户的入口。

42. 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

43. 2026年AI主线换了！这5大趋势必须看清。 #大咖观察 #红衣聊AI #趋势风口 #人工智能

44. 2025年，到底有多少人在用AI？

45. 当传统企业遇上AI，想要破局则需要一些拿起新工具的“闯入者”。传统企业不像互联网公司，天然地生长在软件和数据之上，但身处其中的年轻人们正在尝试用朴素的办法打开AI的大门。诸如飞书AI工具等的使用，让传统企业免于机械劳动的消耗，实现整体运营的提效。在AI时代里，传统企业并不需要把自己变成谁，也不是颠覆性的基因突变，当一个销售员、一个保洁阿姨拿起飞书这个工具时，他们在新的技术浪潮中依然可以走得稳健。#飞书AI效率先锋大赛# 不敢相信，最懂用AI的人，竟然在鱼塘和车间

46. 新加坡放弃美国AI模型，改用中国开源模型#据新加坡媒体报道，11月25日，新加坡国家人工智能计划宣布了一项重大技术路线调整：在其最新发布的、旨在服务整个东南亚的旗舰大模型中，放弃了美国开源体系，转而采用中国企业的开源架构。有分析认为，这一事件在全球AI版图上投下了一颗重磅信号弹：中国开源AI模型正在从技术追赶者，变为全球信赖的“技术底座”。与此同时，中国AI风暴也刮到了美国。英国《金融时报》报道称，美国麻省理工学院的研究发现，过去一年，中国团队开发的开源AI模型下载量占比上升至17%，首次超过美国同行，在AI技术的全球应用中取得关键优势。超维界的微博视频

47. AI SaaS正面临失败风险。90%的VC支持的单功能AI SaaS（如AI销售助理、AI营销、AI外呼、AI账务等）未能抓住企业真正需求。企业对泛用型AI SaaS日渐失望，因为它们无法完全解决问题，反而增加负担。SaaS设计为适合多数人，却无法满足企业“100%符合其具体工作流程”的需求。企业不接受80%的解决方案——他们解雇的是已经做到100%的人。每个客户的需求都独一无二：不同数据源、不同处理方式、不同输出格式、不同审批流程和汇报频率。单一SaaS无法满足如此多样化的定制需求。真正解决方案必须为每个客户提供“前置部署”的工程定制，才能真正解决痛点。市场上尚无此类产品，导致企业开始对AI软件失去信心。企业级AI软件的未来，不是千篇一律的工具，而是深入业务、理解并适应每家企业独特流程的定制系统。AI SaaS想要长远发展，必须从单点工具转向集成化、反馈驱动、结果导向的系统，深度嵌入企业核心流程，实现真正转型。（原推文链接：x.com/vasumanmoza/status/1979264758487663101）

48. 【#赋音乐禁止AI生成方大同#】#方大同公司禁止AI生成方大同#10月5日，@东方财经搜索发现，歌手方大同所创立的音乐厂牌@賦音樂FUMUSIC 官网发布了《关于生成式人工智能（「AI」）的声明》。部分内容如下：未经赋音乐事先明确特别授权，严禁以任何方式（包括自动化手段）将赋音乐及／或遗产管理方拥有或控制的任何过往、现时或未来作品或内容用于任何形式的文本与数据挖掘、AI训练、网络爬取、数据提取、改动或衍生作品创作。赋音乐发布的所有材料均受版权法／著作权法保护，无论明示或默认，均不获授权将其纳入用于训练或微调AI系统（包括但不限于机器学习算法、大型语言模型及其他用于生成或合成音乐、音频、文本或图像的AI系统）的数据库。任何第三方必须获得赋音乐及／或遗产管理方以及其他权利持有人的明确许可，方可在任何机器学习或AI技术相关用途中使用方大同先生或与赋音乐相关之任何艺人及／或词曲作者的姓名、形象、肖像及／或声音。我们将采取必要措施以防止权利遭受侵害。如欲将任何赋音乐作品用于AI相关用途，必须事先通过电子邮件与我们联系以取得授权。任何此类许可均可能按我们认为合适的条件授权，我们亦有权决定拒绝授权。各位网友，您怎么看？方大同东方财经的微博视频

49. 满足ChatGPT做不到的一切！亚马逊新企业AI助手调动多种App服务打工人

50. 传统产品经理转型AI产品经理具体路线，看一这篇就够了（附实战经验+案例+资料）

51. 未来的网络安全不再是人与人的较量，而是AI与AI的博弈。 #大咖观察 #红衣聊AI #网络安全

52. 大模型迭代太快？企业如何跟上AI“高速列车”#AI应用# #智能制造# #智能零售# #AI友妙计#全套模型开发工具，帮助企业充分使用模型最佳能力@阿里云科技俊的微博视频

53. AI原生架构，正在重塑企业AI战略落地的底层逻辑

54. 目前本地部署大模型依然有很高的硬件门槛，那么有哪些实用且适合本地部署的AI小模型？

55. #阿里1688诚信通AI商家交易额提升73%# 中小企业搭上AI快车，B2B要变天了？📈阿里1688平台公布数据，使用其“诚信通”AI工具的商家，交易额平均提升高达73%。平台宣布，将基于此进一步面向企业端推出独立的“AI智能体”，深度参与从选品、营销到客户管理的全流程。【评论】73%的提升幅度堪称“AI暴力赋能”，这彻底改变了B2B电商的游戏规则。当AI能帮中小工厂精准找到买家、自动优化商品信息并管理客户时，其价值已远超“工具”，成为决定生意规模的“新生产要素”。1688推出独立AI智能体，标志其战略从“提供交易平台”跃升为“提供智能化的生意能力”，旨在让每个中小企业都拥有一个专属的AI生意参谋。这既是对传统B2B模式的颠覆，也为其在产业互联网的竞争中构筑了极高的技术壁垒。

56. #多家APP对豆包手机禁用# 有人拿电报来类比，说电报就很好，自己提供自动化相关的授权，这就很好也没什么风险啊balabala……且不说上面的灰黑产情况，这自己也说人家是官方提供的设计那做AI生态本来就应该是和各家App去谈，谁愿意合作谁不愿意合作。愿意合作的提供合规的自动化接口供AI调用，一起做生态不愿意合作的可能慢慢的就掉队AI的浪潮，慢慢没人用了也就没人有这个需求了为了宣传上的亮眼做有合规风险的读屏+直接模拟用户操作，和主板机的本质区别是什么？

57. 【#抖音电商治理假冒温峥嵘带货账号#】#温峥嵘 AI盗播#11月5日，@抖音电商安全与信任中心发布抖音电商持续治理AI侵权带货，引导达人、商家合规经营（第二期）。具体内容如下：近期，抖音电商在日常巡查中，发现部分商家和达人在未取得授权情况下，剪辑视频、拼贴文字信息，或利用AI、特效仿冒名人进行带货营销，误导消费者，扰乱平台正常交易秩序，损害消费者的合法权益。针对涉事达人，平台已中断直播、重置用户头像/昵称、下架违规商品及视频、关闭商品分享权限、冻结成交金额等；针对涉事商家，平台已下架或封禁违规商品、重置店铺/账号logo及名称、冻结商品货款、停业整顿等。10月专项启动以来，已严厉处置涉及侵权仿冒违规的达人账号1.1万个，处置仿冒名人带货的商品6700余个。同时，平台也积极引导多位达人开通“阻止相同侵权内容传播”功能，截至目前已主动拦截处置数万条侵权视频。已处置视频和账号的违规行为包括但不限于：1、未经授权，利用AI仿冒名人肖像、声音信息带货。2、未经授权，内容画面、声音、文案信息虚假宣称为名人，或暗示名人与商品有直接关联带货。3、未经授权，使用名人姓名/艺名，或使用变体等形式，从昵称到视频刻意仿冒名人带货。4、未经授权，头像直接使用名人肖像照片，利用特效制作卡通形象或高度相似图片仿冒名人带货。@东方财经搜索发现，该文章共公示四例平台已处置的侵权仿冒典型违规案例，呼吁广大商家及达人遵守平台规则，合规经营。其中，有案例提及：“发**鱼”“小**妈”等达人未经授权，利用AI仿冒温峥嵘肖像、声音信息，进行带货宣传。平台依据《创作者“仿冒名人宣传”细则》（处罚依据下同），已对相关账号进行中断直播、下架违规商品及视频、冻结成交金额等处罚。接反馈后，平台通过专项治理，共处置下架温峥嵘相关仿冒侵权的视频1万余条，其中带货类视频6900余条，并对37个违规账号予以处罚。还有案例提及：“安**妈”“温**选”“特***货”等达人未经授权，使用特效、AI卡通形象变体刻意仿冒温峥嵘、董宇辉等名人带货。平台已依规针对涉事达人中断其直播，下架违规视频及商品，关闭相关账号商品分享权限、冻结成交金额等。各位网友，您怎么看？#温峥嵘说我很难证明我是我#

58. Google发布50页AI Agent白皮书，老金帮你提炼10个核心要点

59. 【填补行业空白《汽车数据出境安全评估方法》团体标准发布】财联社11月15日电，据中国汽研消息，近日，由中国出入境检验检疫协会综合质量服务标准化技术委员会（CIQA/TC12）组织起草的《汽车数据出境安全评估方法》（T/CIQA131—2025）团体标准正式批准发布，标准自发布之日起实施。该标准由中国汽研牵头起草工作，联合赛力斯集团、比亚迪汽车、中国第一汽车等25家行业领军企事业单位共同完成编制，填补了汽车行业数据出境安全评估的具体操作标准空白，为企业合规出海提供了明确指引。

60. 如何看待 AI 女演员闯荡好莱坞，美国演员工会发声明抵制？AI 演员会对行业带来哪些冲击和改变？

61. AI 以假乱真的时代结束了！为贯彻落实《人工智能生成合成内容标识办法》（2025 年 9 月 1 日起施行）及《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》等国家标准的相关要求，防止 AI 生成内容可能引发的公众混淆、误认以及信息失实的风险，DeepSeek 已在平台内对 AI 生成合成内容添加标识，并明确提醒用户相关内容由 AI 生成。用户不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿此类生成内容标识，不得利用 AI 制作、传播虚假信息、侵权信息以及从事任何违法违规活动。

62. 【人工智能生成合成内容标识工作交流会在沪举行】财联社9月1日电，据网信上海，今天正值《人工智能生成合成内容标识办法》与配套强制性国家标准《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》正式生效，由上海市委网信办指导，上海市互联网业联合会和徐汇区委宣传部联合主办的“人工智能生成合成内容标识工作交流会”在模速空间顺利召开。作为全球率先出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》后的又一重要探索，《人工智能生成合成内容标识办法》与《标识标准》是保障人工智能时代网络生态安全有序的关键手段，为我国人工智能治理体系夯实了基础。此次交流会的召开，不仅让参会者对人工智能生成合成内容标识工作的政策要求、技术路径、实践方法有了更全面深入的认知，更搭建了政企协同、产业联动的交流平台。未来，上海将持续深化“政产学研用测”协同，在人工智能标识技术研究与应用场景探索上走在全国乃至国际前列，以 “上海实践”完善人工智能治理体系，为人工智能产业健康可持续发展注入强劲动能。#明起AI生成内容必须亮明身份#

63. 华为：做厚算力黑土地，成就行业AI先锋，企业只需要一对光纤，就能够获取到华为最高效的AI算力~ 数码科技大爆炸VVV的微博视频

64. #抖音发布2025直播治理白皮书# 用AI与机制，为野蛮生长的直播行业立规矩📊2026年1月20日，抖音正式发布了《2025抖音直播治理白皮书》，系统披露了过去一年在直播内容生态治理方面的核心策略与具体成果。报告显示，平台首创的“主播健康分”机制覆盖主播量级较上年提升60%；通过AI大模型等技术的应用，整体违规曝光量减少了37%，处置效率提升31%。全年无限期回收了37万个违规直播账号，并协助警方捣毁了39个网络黑产犯罪团伙。【评论】这份白皮书并非一份简单的“成绩单”，而是抖音作为行业巨头，在直播业态进入“规范有序发展阶段”后，向外界展示其治理逻辑与野心的“纲领性文件”。其核心在于宣告：平台治理已从“头痛医头、脚痛医脚”的单一内容审核，升级为 “全周期生态治理” 的系统工程。通过“健康分”将主播的长远利益与合规表现深度绑定，再利用AI技术实现高效精准打击，抖音正在构建一套可量化、可执行、可持续的行业自律标准。这既是对监管要求的主动回应，也是在行业竞争下半场，为赢得长期用户信任、构建健康商业生态所必须夯实的“地基”。

65. AI 大模型会彻底颠覆传统搜索引擎的形态和使用方式吗？

66. 字节全球首发AI技能商店：一句话生成Coze Skills，你的经验直接卖钱

67. 豆包 AI 手机登录微信被「踢下线」，原因为何？端侧 AI 与头部应用的生态兼容上存在哪些挑战？

68. 【美国得州政府禁用技术清单新增26家中国实体涉阿里小米及多家大模型公司】网页链接当地时间1月26日，美国得克萨斯州宣布，州长格雷格·阿博特（Greg Abbott）更新该州面向州政府雇员及其设备的禁用技术清单，新增26家与中国有关的实体硬件、人工智能(AI)和软件企业与机构，使禁用清单上中国实体总数增至50家。本次新增进入禁用名单的企业包括数家AI大模型创业公司：MiniMax、智谱、月之暗面、阶跃星辰、百川智能，和“AI四小龙”商汤、旷视、云从、依图，还包括阿里、百度等互联网平台，电商平台拼多多、Shein，以及智源研究院、小米、海信、TCL、宁德时代、宇视科技、TP-Link等。格雷格·阿博特说：“全球各地意图伤害得州人的不法分子，不应被允许渗透进得州的网络和设备。敌对对手会通过AI以及其他应用和硬件收集用户数据，用于利用、操纵并侵犯用户，使其面临极高风险。”

69. #市场监管总局通报4起直播电商典型案例# 快手电商公司被罚没超2600万元国家市场监督管理总局近日公布4起直播电商领域违法违规典型案例，其中成都快购科技有限公司因涉嫌虚假宣传、价格欺诈等违法行为，被处以罚款2600余万元。其余3起案例涉及主播夸大功效、伪造销量数据、利用话术诱导消费等行为，相关涉事主体均被依法处罚。监管部门强调，将持续强化直播带货全链条监管，压实平台主体责任，依法打击侵害消费者权益的违法行为。http://t.cn/AXqn3qvF

70. “康康暖暖”！2026江苏首个备案大模型

71. Tabby是开源本地优先AI编程助手，核心聚焦代码隐私与离线可用，基于开源大模型（如StarCoder、Code Llama）提供代码补全服务，无需依赖云端服务器，适配注重代码安全的企业、涉密项目开发及无网络环境编程场景。 GitHub:github.com/tabbyML/tabby 主要功能： 1. 全离线运行：模型本地部署，代码数据不泄露至公网，完全保障隐私安全；2. 多IDE兼容：支持VS Code、JetBrains系列IDE等主流开发工具，集成成本低；3. 多语言支持：适配Python、Java、Go等数十种编程语言，覆盖全栈开发需求；4. 轻量高效：资源占用可控，低配设备也能流畅运行，补全响应延迟低于200毫秒；5. 模型灵活切换：支持自定义开源模型接入与微调，适配团队专属代码风格；6. 无商业绑定：开源免费，无功能限制与付费墙，支持二次开发与私有化部署。无需联网即可使用核心功能，完全规避云端AI工具的数据泄露风险。实际使用中，企业内部项目编码效率提升30%+，可合规使用，是注重隐私安全的开发者与团队的首选AI编程工具。

72. 企业限制公大有模型使用

73. 那个用AI最溜的同事被处分了

74. 两部委印发 AI 政务指引

75. 【收藏】政企大模型落地宝典

76. 大模型安全深度研究

77. 打造有效的AI使用政策

78. 商业生成式AI

79. KEDGE智库前沿 | 生成式AI

80. 生成式AI数据泄漏

81. 从兼职管控到专属治理，企业AI治理的三阶成熟路径

82. 三思！AI潜力在哪里？企业需要的不仅仅是大模型接入

83. Java 企业 AI 转型

84. Java AI 开发核心

85. 员工一律禁用AI！50年老牌游戏公司下发最严禁令，CEO直言

86. 员工一律禁用AI！50年老牌游戏公司下发最严禁令

87. 员工自费购买 AI 会员上班，对公司竟是巨大信息安全隐患？

88. 影子AI正在吞噬你的数据边界

89. 怎么防止AI泄密？如何禁止员工使用AI工具丨别让AI迷惑你的眼！

90. 免费赠送丨AI安全海报20幅

91. 程序员被禁用AI工具，公司抢走代码控制权，谁在决定你写什么？

92. 这家老牌游戏公司宣布“全员禁用AI”

93. 员工一律禁用 AI ！50 年老牌游戏公司下发最严禁令，CEO 直言

94. 汉坤 • 观点 | 企业使用者视角下

95. 【智情日闻·AI治理】从监管视角看生成式人工智能服务备案与登记制度——风险分级治理下的合规逻辑与实践路径

96. 君合法评丨《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行，框定我国AIGC监管思路

97. AI内容合规自查清单（2026行业通用版）

98. AI大模型合规指南

99. 指引 | 《生成式人工智能服务管理暂行办法》要点解读

100. 生成式人工智能在保险业的应用

101. 新加坡金融管理局（MAS）发布关于《人工智能风险管理指南》的咨询文件

102. FINRA 2026年度报告

103. AI 狂飙时代，如何“刹车”？全球加速布局人工智能监管框架

104. 一文说清【美·欧·日·中】AI监管的现状、差异与趋势

105. 法律专业人士生成式AI应用道德风险与合规指南

106. 【基地培训】生成式AI技术应用

107. 线下邀请 | 生成式人工智能

108. 活动回顾 | “生成式人工智能

109. 东阿网警带您深入了解《生成式人工智能服务管理暂行办法》

110. 理解与缓解金融领域生成式AI的风险

111. 土耳其个人数据保护局发布生成式人工智能与个人数据保护指南，明确合规要求、风险及实操建议

112. 格罗克模型滥用引发多国监管，生成式AI合规迫在眉睫

113. 中伦邀请丨生成式人工智能

114. 企业落地AI避坑指南

115. 为什么AI公司很难赚钱？AI商业模式困境

116. 不想被AI浪潮抛下？先识破这些致命误判

117. 06-拦路虎（下）

118. 美图CEO最新讲话，AI时代「反惯性工作流+人人AI化」

119. 见完50个客户后，我发现GEO最大的挑战是“组织惯性”

120. AI组织转型的10个观点，别困在思维惯性里

121. 27岁“AI天才”空降腾讯

122. 宜信好望角

123. 为什么 90% 的 ITSM 系统，注定无法拥抱 AI？

124. 终于想明白了，AI应用为什么这么难落地

125. 中国传统企业AI转型挑战与“韧性增长”战略

126. 商业新知

127. 年度观察｜关于AI，3个被低估的真相和3个未来判断

128. 2026年企业AI落地趋势研究报告

129. AI内部部署的隐患:治理漏洞与灾难性风险

130. 企业应如何控制AI⼤模型应⽤中的⻛险？

131. 人工智能应用的九大障碍

132. IBM发布2022年全球AI采用指数市场调研报告

133. AI 内部部署的隐患:治理漏洞与灾难性风险

134. IBM《2022 年全球 AI 采用指数》:中国企业看重"AI随处运行"的能力

135. 人工智能法律现状的局限性

136. 工作动态

137. 警惕人工智能技术被滥用

138. AI可用,不能滥用

139. AI大模型的数据泄露危机靠“聊天”就能套出企业核心机密

140. Meta收购Manus遭监管：“新加坡洗澡”难避技术与数据双重拷问

141. AI审计多重瓶颈如何突破？

142. AI 审计，别焦虑，别乱搞~

143. 美国Meta以20亿美元收购Manus案深度合规解析：技术主权时代的跨境交易“看懂技术”和“看懂合规”同等重要

144. 内网环境首选：睿标AI如何筑牢数据安全防线？

145. 企业级 AI 落地总卡壳？3 个技术方案帮你打通最后一公里

146. AI 审计究竟价值几何？我的回答是别焦虑，别乱搞！

147. 监管动态 | 覆盖AI全生命周期：《生成式AI服务安全基本要求》已生效

148. 医疗AI的“隐形炸弹”？揭秘数据安全背后的隐藏风险与对策！

149. 生成式 AI 如何颠覆 SaaS-以及改变使用 SaaS 的企业

150. 《生成式人工智能服务管理暂行办法》如何监管AI？

151. 趋势与观点｜“影子AI”兴起：企业如何审计未经授权的AI工具

152. Meta数十亿美刀收购中国AI独角兽，惊动了商务部？

153. 央视点名“AI 泄密”：企业如何安全使用 AI 工具？

154. 年初豪掷千万布局AI的企业，现在担忧什么？

155. 员工使用第三方AI应用办公带来的数据安全风险解析与DLP解决方案

156. 企业AI潜在风险：员工无意识使用AI

157. 又一起不当使用AI导致的泄密事件，企业如何守住数据安全底线？

158. AI落地真相前两天参加了一个大模型在传统行业、严肃场景应用落地的研讨会。大家普遍认为：大模型在能源、制造、消费零售等传统行业的应用价值显著。但对于应用效果的保障，工程能力可能是比模型能力更重要的因素。而 AI 未来能否在企业中广泛应用，AI 信任机制的重要性不可忽视，可能是 AI 替代的核心制约。#人工智能 #大模型 #应用场景 #AI替代

159. AI风险事件频发，全球风控出现大变局

160. 别让“方便”变“风险”：使用AI泄密，这个教训值得所有企业警惕！

161. 关于AI，学校有话对你说

162. 一文讲透如何在企业内部做AI应用变革

163. 震惊！企业必须知道的大模型本地部署3大陷阱

164. 2025 全球可信 AI 治理报告：企业高探索低成熟，数据安全成首要风险

165. 生成式AI，正在重塑企业DNA

166. 透视MiniMax/智谱招股书：学学大模型第一股做对了哪些合规（智谱篇)

167. 企业用AI怕泄密？防止AI泄密这样做，低成本筑牢数据安全防线！ - 哔哩哔哩

168. 中外AI大模型选型全景解析+落地指南：国内企业接入国外大模型痛点破解

169. 国内企业AI大模型选型指南：中外模型对比及国外模型接入方案实操

170. AI的“外部保镖”和“内置铠甲”，360《大模型安全白皮书》发布

171. 杨娟、苏胜、康春花 | 权威性与AI生成内容的信任悖论：基于漂移扩散模型的认知决策机制

172. 方案丨蓝凌AI数智化助力集团型企业管控

173. 商业生成式AI：成功、挑战和未来(附下载)

174. 企业数据安全焦虑？万元 AI + 群晖私有化方案让安全与智能同行

175. 企业内部能搭建AI企培系统吗？怎么做？

176. 企业别盲目跟风！图纸管理系统是否接入AI功能，先看这3个关键问题

177. 重塑审计：从合规守门人到AI时代战略引擎

178. 传统企业玩转AI知识库零代码、快部署、高安全的华为云方案来了

179. 传统企业如何玩转AI知识库？华为云方案来了

180. AI × 老旧系统：Vibe Coding 构建 AI 迁移工具，实现 10x 端到端智能迁移

181. 陪伴AI监管路径初窥，大厂无眠

182. 营销正在被AI重写：从内容生成到消费决策，一场效率与信任的变革

183. AI如何接入企业的小程序/APP？企业如何实现AI智能客服自动回复？

184. 服务商速率限制不足以满足企业LLM使用需求

185. 老旧电视、投影仪秒变AI会议终端？成者AI会议机器人开启AI会议新可能

186. AI安全是个昂贵的安慰剂

187. 从 EchoLeak 到 AgentFlayer，深入解析RAG系统安全风险：间接Prompt注入攻击原理与防御实践，建议收藏！！

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