根据新榜的统计资料，2.24-3.2日，对AI产品统计出了三个榜单，分别是全球榜，国内以及海外榜，下面分别列出。

你想想看，就像你用了别人的设计图改了改就说是自己的，一旦被发现，肯定要出问题，对吧？比如 AI 生成了一段登录接口代码，你可以调整参数命名、优化异常处理逻辑，再用单元测试验证功能，让代码融入更多 “人类创造性”，既降低侵权风险，也能避免 AI 可能犯的低级错误（比如忘记加密码加密）。比如用 Copilot 补全重复的接口代码，用 ChatGPT 写数据库操作的注释，甚至让 AI 生成简单的前端组件

在商业化领域，企业级市场是 Agent 的核心战场。先不管 Manus 性能到底咋样，它带来从 “被动应答” 到 “主动执行” 的转变，可是突破了业务流程智能化的边界，给企业级市场带来了好多可能性。现在市场对企业级 AI Agent 的探索越来越深入，那些在数字化转型深水区努力的企业，也迎来了基于 “大模型 + Agent” 的智能进化新模式。现在好多 RPA 企业都引入 Agent 技术，给传统

最近总收到小伙伴私信问：“小索奇，有没有能直接上手用的 AI 工具源码？想自己部署试试但找不到靠谱资源”，今天就专门扒一扒 GitHub 上那些藏得深却超实用的 AI 工具项目，不用你再对着满屏仓库瞎逛，直接拎走就能用！先给程序员朋友们安利个宝藏 ——CodeLlama.cpp（仓库地址：github.com/ggerganov/codellama.cpp），这可是能让你在本地跑起 Meta Co

从企业角度来看，AI 客服的成本优势真的很明显。就拿一家中等规模的电商店铺来说，以前需要 6 名人工客服轮班才能覆盖全天咨询，引入 AI 客服后，80% 的基础问题都被 AI 承接，现在只需要 2 名人工客服处理复杂问题，一年下来能节省几十万的人力成本，这对中小企业来说可是实实在在的实惠。比如用户收到损坏的商品，情绪比较激动，可能会说一些过激的话，这时人工客服会先安抚情绪，再解决问题，但 AI 客

就拿合同审查来说，传统方式下，无论是个人租房签合同，还是企业签订合作协议，都需要找律师逐条款核对风险，不仅收费高（单次审查少则几百元，多则上万元），还得等待 1-3 天才能拿到反馈。AI 智能法律咨询工具正逐渐打破传统法律服务的高门槛，尤其在合同审查、权益纠纷解答、法律常识科普等场景中，它能快速响应普通用户和中小企业的需求，像幂律智能的「LegalGPT」、华宇智能的「法律大模型」已在多个法律服务

这里有个小坑我得提醒你，别直接抄网上的数据集，比如某平台的评论，好多都带 “广告勿扰”“求赞” 这种无关内容，我之前就踩过这坑，没清理数据直接用，结果模型把 “求赞” 的评论都判成正面了 —— 所以你拿到数据后，先花 10 分钟删删无关的话，错字也改改，不然模型会学歪。我之前帮朋友调过一个情感分析模型，他是做美妆电商的，之前雇实习生标评论，一天才标 200 条，还经常标错，用微调后的模型，一分钟就

但现在用生成式 AI 工具，比如 ChatGPT、Claude，输入简单的需求指令 ——“围绕 XX 产品的保湿功效，写一篇适合小红书用户的种草文案，风格亲切带点俏皮”，10 分钟就能出 3 版初稿，再稍微调整细节就能发布。像美妆品牌花西子，用生成式 AI 批量创作短视频脚本，每月内容产出量从 200 条提升到 800 条，还能精准匹配不同平台的风格，小红书侧重成分解析，抖音侧重使用场景，这在以前

新手遇到复杂任务（比如写完整的项目方案、拆解多步骤问题）时，喜欢把所有需求堆在一个提示词里，比如 “帮我写一份电商 618 活动方案，包含活动主题、时间安排、3 个活动玩法（预售、满减、直播）、预算分配（总预算 100 万）、效果指标、风险应对，还要符合年轻用户喜好，输出成 PPT 大纲”，结果模型要么漏了 “风险应对”，要么把 “预算分配” 写得很笼统 —— 不是模型能力不够，而是一次性输入太多

后来想写个小故事，调到 0.8，居然冒出好多有意思的情节，比如让主角突然捡到一个会说话的机器人，这反差还挺有意思的。另外，要是你想试试国内的模型，比如百度的文心一言 - 7B、阿里的通义千问 - 7B，也能通过 Ollama 部署，只要把模型文件放到指定文件夹，再写个简单的配置文件就行。我之前对比过 Llama 2 和通义千问，发现通义千问对中文的理解更准，比如让它写一句带 “江南烟雨” 的诗，通