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AI驱动渠道管理，不是“技术的炫耀”，而是“业务的升级”。作为AI应用架构师，我们要做的，是把复杂的AI技术，转化为业务人员能理解、能使用的工具，帮助他们解决实际问题。让我们一起，用AI构建更智能的渠道管理系统，让渠道管理从“经验驱动”走向“数据驱动”，从“被动应对”走向“主动优化”！

传统AI是“计算器”：你输数据，它出结果；Agentic AI是“管培生”：自己找数据、想办法、做决策，还能积累经验——这才是智能制造需要的“AI工人”。这个Agent系统需要解决什么问题？→ 当产线某工位的待料队列长度超过10时，自动调整上游设备的送料速度，同时保证次品率不超过0.03。基于这个目标，我们设计3个核心Agent感知Agent：负责从MES系统获取实时产线数据（队列长度、设备转速、

本文聚焦“AI原生应用”这一特殊场景（区别于传统Web应用），探讨如何在保证实验可信度的前提下，降低A/B测试的资源消耗（流量、计算、时间），并提升实验结果对业务的指导价值。覆盖技术原理、算法选择、工程实现及实战案例。本文从“为什么AI原生应用的A/B测试更难”切入，通过生活案例解释核心概念，结合数学模型与代码示例讲解优化方法，最终以电商推荐系统的实战案例验证效果。AI原生应用：以AI模型为核心决

提示工程是一个"连接人类需求与AI能力"的职业，它需要你有技术能力（比如理解模型的工作原理、设计有效的提示），也需要你有心态管理能力（比如应对不确定性、缓解焦虑）。你不是"一个人在战斗"——很多提示工程师都遇到过和你一样的问题；你的努力是有意义的——每一次调试提示，都是在让AI更理解人类；好的提示，不是"完美的"，而是"适合的"（适合你的需求，适合模型的能力）。愿你在提示工程的路上，既能"调试好提

数据库设计是软件开发过程中的关键环节，一个良好的数据库设计能够提高系统的性能、可维护性和数据安全性。然而，传统的数据库设计方法往往依赖于设计师的经验和手动操作，过程繁琐且容易出错。随着人工智能技术的快速发展，将AI应用于数据库设计领域，开发AI辅助系统具有重要的意义。本文章的范围主要涵盖数据库设计的AI辅助系统的各个方面，包括核心概念、算法原理、数学模型、实际应用等，旨在为读者全面介绍该系统的原理

本文旨在为开发者和技术决策者提供一套系统化的方法论，用于评估和比较不同云端AI推理服务的性能表现。我们主要关注AI原生应用在云端进行推理时的性能特征，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等典型AI工作负载。本文将首先介绍核心概念和测试指标，然后详细讲解测试方法和实施步骤，接着通过实际案例展示如何应用这些方法，最后讨论相关工具和未来发展趋势。AI原生应用：专门为利用AI能力而设计和构建的应

本文旨在为读者提供关于AI原生应用领域中实体识别任务的小样本学习方法的全面理解。我们将涵盖从小样本学习的基本概念到实际应用的全过程，特别关注那些在数据稀缺情况下仍能保持良好性能的技术方案。文章将从基本概念入手，逐步深入到技术细节和实现方法，最后讨论实际应用和未来趋势。我们将通过清晰的逻辑结构和丰富的示例帮助读者理解这一复杂主题。小样本学习(Few-shot Learning)：在仅有少量标注样本的

随着软件系统的规模和复杂度不断增加，传统的软件测试方法面临着诸多挑战，如测试效率低下、难以发现复杂的缺陷等。本文章的目的在于探讨AI技术如何为软件测试带来革新，提高测试的效率和质量。范围涵盖了AI在软件测试各个环节的应用，包括测试用例生成、缺陷预测、测试结果分析等方面。本文首先介绍了AI技术在软件测试中的相关背景知识，包括目的、预期读者和文档结构。接着阐述了核心概念与联系，通过文本示意图和Merm

随着GPT-4、Claude 3等大模型的普及，AI原生应用已不再满足于「问答式交互」，而是需要处理代码生成、科学推理、策略规划等多步复杂任务。传统的「链式思维」（Chain of Thought, CoT）像「单行线」，只能按固定顺序推导；而「思维树」（Tree of Thought, ToT）则像「迷宫地图」，允许模型生成多个中间步骤（分支），通过评估选择最优路径。本文将聚焦ToT的结构剖析，