试图打破人机交互僵局的，不只是国内的智谱，苹果的Apple lnteligence、Anthropic的Computer Use、谷歌的Jarvis，以及OpenAI即将发布的Operator，都在朝同样的方向进行创新。随着AutoGLM能力的提升，将能调用越来越多的应用，适配越来越多的系统，实现越来越复杂的连贯自主操作。AutoGLM目前的功能还很基础，却拉开了人机交互进化的序幕：借助于大模型的

更深层次的意义在于，“灵魂”联结打破了传统的AI边界，“他她它”不是一个孤立的APP，而是以智能体为内核的生态载体，可以附身在任何硬件上，成为用户“无处不在的朋友”，像水和电一样融入人们的生活肌理中。对比市面上的AI社交产品，“他她它”的共情能力，营造出了一种差异化的“叙事体验”，用户以“角色扮演”的方式沉浸其中。从产品定义上看，京东给“他她它”的标签是“万能数字人助手”，核心载体是名为“万能博士

更深层次的意义在于，“灵魂”联结打破了传统的AI边界，“他她它”不是一个孤立的APP，而是以智能体为内核的生态载体，可以附身在任何硬件上，成为用户“无处不在的朋友”，像水和电一样融入人们的生活肌理中。对比市面上的AI社交产品，“他她它”的共情能力，营造出了一种差异化的“叙事体验”，用户以“角色扮演”的方式沉浸其中。从产品定义上看，京东给“他她它”的标签是“万能数字人助手”，核心载体是名为“万能博士

简单来说，企业超级智能体不是单一的工具，而是涉及企业和组织内不同部门需求的合集，联想将超级智能体定义为“认知操作系统”。无可否认，企业超级智能体适配的场景依然有限，还无法满足企业的所有需求，却也给出了破解AI焦虑的良方：与其对着“空气”焦虑，不如先按照联想跑通的路径把AI用起来，在落地应用中持续挖掘AI的价值。相对乐观的是，这场AI焦虑有着鲜明的“时间差”，对新技术更加敏感的大厂，早在七八年前就在

做一个总结的话，在GLM-4-Plus的帮助下，我们的工作效率至少提升了300%，考虑到智谱已经在智谱清言上线了视频创作智能体清影，30秒即可将任意文字生成视频，让我们对GLM-4-Plus的能力有了更多的期待：也许在不久后，只需上传一份财报，就能自动生成视频快讯。就像财报分析的过程，有别于过去逐段阅读、边看边记笔记的方式，GLM-4-Plus的多轮对话能力，让我们可以对着目录针对性提问，对整个工

高德官方对“扫街榜”的定义是“线下服务信用体系”，没有在点评的内容和数量上与大众点评竞争，而是建立一套新的游戏规则：在导航数据的基础上，引入支付宝芝麻信用体系，结合用户信用等级为可信评价加权，再借助AI风控，有效识别、过滤虚假和噪声评价。硅谷顶级VC分析师Benedict Evans将AI浪潮视作新一轮的“平台转移”，重要性和PC、互联网、iPhone的诞生处于同一级别，认为AI在商业市场的演变，

紫东.太初”所瞄准的，正是常规大模型的局限性：通过将图像、文本、语音等不同模态数据实现跨模态的统一表征和学习，完成了从“一专一能”到“多专多能”的跨越，不仅可以实现跨模态理解，还能实现跨模态生成，做到了理解和生成两个最重要的认知能力的平衡，并首次实现了以图生音、以音来生图的功能。做一个总结的话，“紫东.太初”多模态大模型在产业应用中的“胜利”，所证明的不只是人工智能在法律服务中的潜力，也在潜移默化

正如外界所熟知的，PUE值越接近1，表明非IT设备的耗能越少，数据中心的能效水平越高。个中逻辑并不难解释。相较于算力和模型，应用直接和客户的生产力挂钩，在AI+方兴未艾的氛围下，只有打通AI+的“最后一公里”，让算力的价值照进现实，让各行各业看到AI+的“倍增效应”，整个产业才会有序向上生长。以大模型与算力资源的匹配为例，在传统流程中，工程师需要根据模型的需求调整算力资源，在模型的计算需求与可用的

身为“局内人”的科大讯飞董事长刘庆峰，对此有着深刻认识：“下一步我们还有更多任务要开发，更多算力要用，在我们自己建算力集群之后，我们发现在华为云上做训练推理建设比自己做更轻松、效率更高，更能满足短时瞬间的规模化算力应用之后，释放波峰波谷（减少能耗闲置，算力削峰填谷），对整个行业都是效率最高的。无法绕开的还有算力中心的散热问题。比如华为云在2023年9月上线的昇腾云服务，除了满足基础的AI算力需求，

紫东.太初”所瞄准的，正是常规大模型的局限性：通过将图像、文本、语音等不同模态数据实现跨模态的统一表征和学习，完成了从“一专一能”到“多专多能”的跨越，不仅可以实现跨模态理解，还能实现跨模态生成，做到了理解和生成两个最重要的认知能力的平衡，并首次实现了以图生音、以音来生图的功能。做一个总结的话，“紫东.太初”多模态大模型在产业应用中的“胜利”，所证明的不只是人工智能在法律服务中的潜力，也在潜移默化