作为生成式人工智能的代表，大模型已经进入全新的发展阶段。红星新闻、红星资本局与OpenEval平台联合发起“巢燧杯”大模型创新发展大赛，已于本月正式启动。2024“巢燧杯”大模型创新发展大赛由通用大模型评测、行业大模型评测大赛、专项挑战赛、大模型应用场景挑战赛四个大赛组成。近日香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授、深圳市大数据研究院研究科学家王本友在接受红星资本局专访时谈到，有了垂类模型不代表

AI创业与Agent设计的关键原则 摘要：本文基于Manus首席科学家季逸超的访谈，揭示了AI创业与Agent设计的核心原则。AI创业更接近传统制造业，需具备经营思维而非艺术情怀，强调"有所不为"的产品理念。Agent设计应避免模仿人类分工，专注于服务"有需求但做不了"的人群，坚持"增强人"而非"替代人"的定位。AI进

文章探讨了国有企业数字化转型中AI大模型的应用与实践，分析了国企数字化转型的特殊性及政策背景。详细介绍了企业应用大模型的六种考虑因素和四种应用形态，并以工业领域为例说明应用现状。文章强调，打通AI应用"最后一公里"的关键在于高质量数据集的建立，企业需结合业务场景，通过数据采集、算力建设和人才培养，实现从自动化、信息化向智能化的演进。

文章详解了大模型在企业落地的四个阶段及"六问"关键问题，涵盖规划准备、实施落地和运营迭代全过程。强调业务价值、数据和技术是三大核心要素，提出以数据为中心的落地范式，需各部门协作通过持续优化实现迭代。从场景挖掘、平台建设到应用落地，遵循敏捷迭代原则，最终实现智能决策支持。

2025年被视为"AI智能体元年"，Agent正从简单工具进化为复杂生态系统，但面临用户关注度下降和续费率低的问题。智算一体机作为大模型落地的"最后一公里"，通过提供先进处理能力和支持多Agent协作，为Agent发展注入动能。金融行业应用AI面临预算、人才与规划三道高墙，但AI技术正从"工具"向"代理"演进。预计到2028年，33%的企业软件将内嵌代理型AI，15%的日常工作决策将由智能体自主完

构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型 （LLMs）！

AI产品经理学习路线：从入门到实战 AI产品经理需兼具产品思维与技术理解，学习路径分为五个阶段： 1️⃣ 基础储备：掌握AI概念、Python编程及计算机基础 2️⃣ 技术进阶：深度学习/机器学习核心算法（CNN、RNN等） 3️⃣ 数据分析：统计学方法、Pandas工具及特征工程全流程 4️⃣ 产品设计：用户需求分析、智能交互原型开发 5️⃣ 项目管理：敏捷开发、跨团队协作与全生命周期管理 行业

百度于2025年7月开源文心4.5系列大模型，提供完整的多模态MoE模型家族（47B至0.3B）及配套工具链（ERNIEKit、FastDeploy）。该系列在中文理解、代码生成和多模态任务中表现优异，预训练效率达47%FLOPs。区别于仅开源权重的做法，百度开放了全链路能力，包括训练代码、API接口和部署工具，降低企业落地门槛。此次开源标志着国产大模型从性能竞争转向工程化实践，为行业提供&quo

本文系统介绍了Transformer模型的架构与核心组件。该模型基于自注意力机制，完全摒弃了传统RNN结构，在并行计算和长距离依赖建模方面具有显著优势。文章详细解析了编码器-解码器结构中的多头自注意力、位置编码、前馈神经网络等关键模块，并通过数学公式和代码示例展示实现原理。特别强调了掩蔽注意力机制在解码器中的重要作用，以及残差连接对深度网络的优化效果。Transformer最初应用于NLP任务，现

本文探讨了AI智能体开发中上下文工程与Harness工程的区别与协同关系。上下文工程关注单次推理的输入优化（如提示词、工具定义、RAG等），旨在提高模型命中率；而Harness工程通过约束层、闸门层、观测层等系统设计，确保行为的长期稳定性。二者呈层级关系，Harness工程包含并超越上下文工程，如同操作系统之于CPU。文章提出了五阶段落地路径，强调将失败转化为系统更新项，并指出成熟Harness工