Supermicro发布英特尔平台边缘AI方案 低延迟推理适用工业级部署

超微电脑发布基于英特尔平台边缘AI方案，针对工业场景优化低延迟推理。该方案可将AI推理延迟降低60%以上，适配工业视觉检测与实时控制。产品通过宽温抗震动认证，无风扇设计适合工厂产线部署，助力制造业智能化升级。

2026-07-02 0

我们做了一款招投标Skill：数据按需调用

百炼智能推出一款招投标Skill，实现数据按需调用。告别传统会员束缚，支持AI智能分析与决策，覆盖招中标公告筛选、公司分析、投标决策等核心场景。按次计费更灵活，新用户可免费试用。

2026-07-02 0

微信AI能力上新：这个行业用上了！

微信AI分身能力上线医院公众号，7×24小时秒回患者重复咨询。医院无需代码五步开通AI分身，聚焦就医流程咨询覆盖挂号科室报告查询等知识库。释放人工客服压力利用微信公域流量多端触达患者。自然增长咨询量帮助医院提升服务效率。

2026-07-02 0

为什么我选 Pi 而不是 Claude Code Codex OpenCode 上篇

Pi是一款面向终端程序员的AI编程工具，其设计理念类似Vim，强调自由扩展与掌控感。相比Claude Code、Codex、OpenCode等Coding Agent，Pi在内存占用、TUI实现及可自定义的System Prompt方面表现突出，支持插件化扩展，让开发者精确引导LLM进行代码编写。

2026-07-02 0

实锤了：Claude Code偷查用户 时区:中国AI实验室全是关键词

Anthropic发布新模型Claude Sonnet 5，同时Claude Code被曝隐藏代码收集用户时区与网络信息。该工具通过隐写术将中国时区和AI实验室域名等关键词嵌入系统提示词，引发开发者信任争议。官方回应称将移除相关代码。

2026-07-02 0

从 Prompt 到 Skill：专业工作流之结构升级

本文解析从长Prompt到结构化技能的升级路径。长Prompt面临精确与遵循矛盾、出错排查难、复用成本高等痛点。根因在于流程控制缺失与领域知识不独立。核心方案是将AI工作流升级为结构化可复用的技能包，支持领域知识独立维护、验证与按需加载。系列《Agent Skills技术深潜》首篇详解这一架构。

2026-07-02 0

被AI识破的分工陷阱：为什么前端部署工程师本质就是销售

AI时代的分工幻觉被识破，前端部署工程师本质就是懂技术的全能销售。文章重新定义营销与销售的一体化本质，分析传统分工模式的低效，并给出个人与组织的转型建议。前端部署工程师需回归完整商业闭环，以销售交付为导向，这是应对AI冲击的最优解。

2026-07-02 0

如何把超级个体的产能，转化成组织能力？ | AI跃迁者调研

出门问问CEO李志飞在AI跃迁者调研中分享如何将超级个体产能转化为组织能力。超级组织价值被低估，组织转型需通过CodeBanana实现任务沟通合一。他提出全栈转型与系统设计师模式，超级个体需具备延迟满足感才能构建持久超级组织。

2026-07-02 0

数字人厂商公司AI数字人智变展厅指挥监控中心大屏AI讲解员

世优波塔AI数字人大屏中间件以轻量策略无需更换硬件让普通大屏秒变智能交互中心。它像智能皮肤让数据开口说话实现智慧问数与调度。从展厅到监控中心大幅降低升级成本缩短部署周期。适合领导考察客户参观的AI讲解员。

2026-07-02 0

苹果电脑deepseek导出word难到崩溃？AI导出鸭拯救你！

苹果电脑用户使用DeepSeek导出Word时常遇到公式乱码代码错位表格变形等排版问题。AI导出鸭作为浏览器插件能一键将对话内容保存为格式规范的Word文档，完美还原公式代码和表格结构。这款工具有效解决苹果电脑与DeepSeek的排版难题，让用户告别手动调整，工作效率显著提升。

2026-07-02 0

AI回答采集中场景化问题的设计及比较分析

AI回答采集中问题设计对采集结果影响显著。本文以毕业旅行运动鞋为例比较场景化问题与通用问题的差异。场景化问题能获得更精准的品牌推荐。合理设计问题类型有助于全面了解品牌在AI中的认知位置。

2026-07-02 0

从毕业旅行场景看AI回答里的品牌推荐倾向

本文以毕业旅行运动鞋推荐为观察场景，分析主流AI平台在不同问题口径下的品牌推荐倾向。通过多轮次回答采集，揭示品牌在AI回答中的提及率与推荐率差异，帮助企业理解品牌在AI环境中的表现变化。

2026-07-02 0

AI回答中的“提及”和“推荐”：两种信号的区别与识别

本文解析AI回答中提及与推荐的本质区别。提及是品牌被列出而无倾向，推荐则带有明确倾向性。系统需通过关键词模式识别两种信号并分开统计提及率与推荐率，从而更准确评估品牌在AI中的真实认知位置。

2026-07-02 0

品牌AI回答采集中无效样本识别与剔除方法

品牌AI回答采集中无效样本识别与剔除方法详解。本文介绍无效样本常见类型如拒答、不相关等，以及识别策略与剔除方法。掌握这些技巧能有效过滤噪声，保障AI回答采集的数据质量，让提及率和推荐率更准确。

2026-07-02 0

多平台AI回答采集之品牌别名归一化处理

多平台AI回答采集中品牌别名归一化处理解决品牌名称不统一问题。如New Balance新百伦NB需映射到同一标准名。通过别名映射表方案实现归一化确保统计准确。本文详解别名表设计归一化函数及批量处理并分享常见踩坑帮助用户掌握品牌别名归一化技巧。

2026-07-02 0