再后来有了个人电脑、手机等等，那就打破了这种模式，你可以根据自己的喜好和需求选择内容，甚至手机会给你推荐内容，生成内容。内容的真正控制者，并非创作者，而是平台，它们决定了内容的生产、传播以及是否上架。但每次在女儿的补习班门口看到孩子们专心学习，家长们在外面躺平刷手机，我也意识到，我们只能接受它，理解这一现状。过去三到五年，很多从事人机交互研究的人都开始声称自己从事的是人工智能领域的工作，我也不例外

3月21日，以在中欧国际工商学院上海校区成功举行，并发布人工智能与商业创新白皮书。本次活动由中欧国际工商学院与特赞科技Tezign联合主办，中欧特赞人工智能与商业创新研究基金承办，中欧AI与营销创新实验室、亚马逊云科技支持。活动首发《AI is the New Oxygen: AI时代的商业进化蓝图》，深度解读《Content + AI Drives Brands’ Growth：内容+人工智能驱

随着天气渐暖，服饰行业迎来关键的「春日上新季」。我们惊喜地发现，多个平台及品牌都在创意 social 物料中，“雇佣” AI 作为时尚设计师，赋予内容和产品更强的表现力。在过去一年中，特赞多次运用 AI 技术设计时尚服饰类创意作品。我们从过往案例中，总结了一些典型的应用方式、适用场景，以及将 AI 融入设计工作流后带来的核心价值。下面就一起来看看，AI + 时尚服饰能碰撞出怎样的火花吧！

GEA架构（生成与进化架构）正成为企业数字化转型的关键技术，融合生成式与进化式AI能力。该架构通过深度学习自动生成高质量内容（文本/图像/视频），并持续优化以适应市场变化，已应用于媒体、电商、金融、教育等领域。其优势在于提升内容生产效率和质量，但实施面临技术复杂度、数据治理等挑战。随着AI技术发展，GEA架构将持续推动企业创新，如特赞科技等企业已开始探索其商业价值。企业需重视该技术以保持竞争优势。

Agent Skills 是让 AI Agent 具备感知、推理、规划、执行与学习闭环能力的核心模块。本文系统解析其 5 大关键能力、技术构成、应用场景与行业案例，并提供构建与评估方法，助力开发者与企业实现任务自动化与自主决策落地。

随着 AI 从对话式工具（Conversational AI）逐渐演进到能够自主决策与执行任务的 Agentic AI，企业对数据结构的需求也在发生变化。传统的数据架构主要围绕结构化数据与统计分析设计，但企业级智能体（Generative Enterprise Agent）需要理解的不只是数据本身，而是数据背后的业务语境（Context）。Context Graph（上下文图谱）通过连接企业内容、

atypica.AI是一款突破性商业研究智能体，通过构建「用户智能体」与「专家智能体」的深度交互，首次将语言模型的能力延伸至主观世界建模。它不仅能模拟消费者个性与认知，还能通过多轮访谈、社交媒体分析与智能体协作，生成涵盖消费者行为、决策机制的深度洞察报告。

这篇文章记录了2024年6月底我在“阿里巴巴D20全球设计院长峰会”上做的主题分享。关于这些年来我在设计人工智能领域做的一些研究和反思，整理成文，与大家交流、探讨。全文7000字，预计阅读时间18分钟。01. 三个核心信仰先讲一下我们做设计人工智能的三个核心信仰：把科技带入设计，而不是用科技取代创意，不是让设计师变成工程师：我有一个艺术的心和科技的脑。我一直想做的事情就是把科技带到创意的领域里边，

背景：在日常经营过程中，品牌需要为经销商和销售提供官方准确且已审批通过的品牌素材、物料、产品资料、服务介绍以及客户案例等重要文件。某家具品牌为经销商提供不同风格家具的搭配方案、产品材质介绍等文件，销售人员可以根据客户的需求，灵活打造产品介绍单页，进行个性化推荐，有力地促进了销售转化。

企业级Context是AI技术在企业应用中的核心要素，它系统记录决策背景、条件和结果，而非简单信息堆积。随着AI从执行转向决策辅助，Context的价值凸显。企业实践中存在Prompt级、文档级和企业级三种Context理解方式，其中企业级Context通过结构化关联决策与事实，成为智能体落地的关键前提。特赞科技等企业通过DAM系统沉淀Context，将其转化为智能资本。企业级Context具有不