MVP的定义是「能解决用户核心问题的最小功能集合痛点强：解决的是用户「高频、刚需、未被满足」的需求（比如「即时健康咨询」比「基因检测」更刚需）；可验证：能通过数据指标（比如用户留存率、问诊满意度）判断需求是否成立；易迭代：架构设计要「松耦合」，方便后续添加功能（比如今天做「智能问诊」，明天能加「用药提醒」）。

当你早上喊"小爱同学"播放新闻时，它能识别语音；打开ChatGPT写周报时，它能理解文字；但如果有一天，AI能同时看懂你画的草图、听懂你哼的旋律、甚至根据你的情绪调整回应方式——这就是AGI（通用人工智能）的雏形。本文将聚焦"如何设计这样的全能AI"，覆盖AGI的核心概念、架构设计原理、关键技术模块及未来方向。用"全能小助手"的故事引出AGI；拆解通用智能、多模态、自主学习等核心概念；用"城市运行

近年来，大模型在自然语言处理、图像识别等多个领域取得了显著的成果。然而，将大模型应用于哲学思辨推理这一领域，仍面临诸多挑战，其中逻辑一致性是关键问题之一。本研究的目的在于深入分析大模型在哲学思辨推理过程中的逻辑一致性，探讨其优势与不足，为进一步优化大模型在该领域的应用提供理论支持和实践指导。研究范围涵盖了大模型的基本原理、哲学思辨推理的特点、逻辑一致性的评估方法以及实际应用案例等方面。本文将按照以

假设你是一家餐厅的厨师，客人给你一张“菜谱提示”：“我要一份不放香菜的番茄鸡蛋面，加双倍鸡蛋，我对花生过敏”。你得照做——但如果把客人的过敏信息泄露给其他桌，或者用了变味的鸡蛋（有偏见的数据），甚至有人偷偷把“不放香菜”改成“加香菜”（数据操控），客人吃坏肚子了你却说“不是我的错”（责任界定）——这顿饭肯定要出大事。提示设计就像给AI写“菜谱”，而数据伦理就是“做菜的规矩”：要保护客人的秘密、用新

优点① 钉钉生态无缝集成，业务人员无需学习新工具；② AI能力贴合中小企业需求（如智能客服、表单自动生成）；③ 成本低，免费版足够小团队使用。缺点① 复杂业务流程的编排能力有限（如无法处理「多系统跨部门」的复杂逻辑）；② 自定义模型的性能优化能力较弱（如GPU资源需额外申请）；③ 仅支持阿里云部署，无法私有部署到企业内网。优点① 流程编排能力极强，完美匹配传统企业的「表单+流程」需求；② AI能力

假设我们要解决一个文本分类任务：将用户的评论分为“正面”、“负面”、“中性”三类。我们需要优化少样本提示中的示例，让LLM的分类准确率最高。每个个体（少样本提示）由3个示例组成，每个示例是“评论+标签”的组合。# 一个个体（少样本提示）{"comment": "这家店的饭菜很可口，服务也很好！", "label": "正面"},{"comment": "今天下雨了，心情有点差。", "label"

主动互动不是“让AI多说话”，而是“让AI说对的话”。好的主动互动型AI，应该像一个懂你的伙伴——在你需要的时候，主动提供帮助；在你不需要的时候，安静地等待。

本文旨在系统性地分析AIGC(人工智能生成内容)领域中多样性增强的关键技术路线。我们将覆盖从基础理论到实践应用的完整知识体系，重点解决当前AIGC系统输出单一化、缺乏创造性的核心问题。文章首先介绍AIGC多样性的基本概念和挑战，然后深入探讨多种技术解决方案，包括模型架构改进、训练策略优化、提示工程技巧等。随后提供实际项目案例和代码实现，最后讨论未来发展方向。AIGC：人工智能生成内容，指由AI系统

在大模型应用开发中，提示工程的质量直接决定了最终效果。然而，大多数开发者仍依赖主观感受评估提示词效果，缺乏系统化的量化方法。本文从架构师视角出发，系统介绍了提示工程性能分析的核心概念、评估维度和指标体系，并深入剖析了3款主流评估工具（PromptBench、OpenAI Evals和LangSmith）的技术原理、使用方法和实战效果。通过具体案例和代码示例，展示了如何利用这些工具构建"开发-评估-

Agentic AI（智能体AI）是具备自主感知、决策、行动、学习自主意图理解：从复杂对话中拆解多任务（如“办卡+理财”）；自主工具调用：根据任务需求调用OCR、征信查询、理财推荐等工具；自主流程规划：动态调整任务顺序（如先查征信再办卡，还是先填信息再核查？自主记忆更新：存储客户历史交互数据（如“客户风险承受能力为保守型”）。# 身份证OCR工具（调用阿里云API）# 模拟API调用return