#大模型应用

3周前

记得大半年前我有一篇推文，里面讲了，模型和应用之间相爱相杀，表面看是大模型不断在挤压应用层的生存空间，实际上，如果你学过控制反转这个设计模式，就会发现，在应用层面上，把模型做为底层的变量框架，应用层聚焦于具体业务，仍然有很大的发展空间。 pplx 出了浏览器之后，我更加相信， AI 的竞争，只是刚刚开始始，这场比赛越来越精彩，好戏已经开始了。 pplx 推出自己的浏览器，不断的增加自己用户的粘性，不断的向外渗透，我很佩服这个团队。这个链接可以下载pplx 推出的comet 浏览器还能赚刀乐。

#大模型应用 #控制反转 #pplx浏览器 #AI竞争 #comet浏览器

1个月前

Nothing Phone 这个基于大模型操作 App 的实现，通过 AI 语音控制，不就是大家想要的 Siri 的功能吗？这款手机有点越用越喜欢了

#Nothing Phone #AI语音控制 #Siri功能 #用户喜爱 #大模型应用

2个月前

如果我是互联网大厂主导产品的高管，有两个产品我一定要做，一个是 AI 浏览器，另一个就是 AI IDE 编程工具。在大模型彻底“下沉”到应用层的 2025 年，浏览器和编程工具这两个看似古老的入口，正在被重新发明。浏览器握有用户全部网页、标签、搜索、购物、支付的实时行为数据。对大模型而言，这些数据就是最好的“长上下文”——能让 AI 既理解人，也能替人执行操作。要让 Agent 去网页里点按钮、填表格、下单，最直接的办法就是让它“长”在浏览器里。Dia、Comet 等，都在做这样的事情。编程工具在 AI 时代被彻底泛化，不再是软件工程师的专属工具，有的 AI 编程工具在强化程序员的能力，比如 Copilot 和 Cursor，有的是编程 Agent，帮助普通人实现产品梦想，比如 Lovable、，还有做命令行的，比如 Claude Code、Gemini CLI 等等，产品线非常丰富。最近阿里巴巴刚刚发布了 Agentic 编程平台 Qoder，这款产品有什么不一样呢？在我来看，最重要的就两点：对巨大代码工程的理解能力增强，代码生成的准确率提升。对，Qoder 还提供了个Quest Mode，你可以把 Qoder 当做全栈工程师用。也可以直接调用墨问的 MCP，分析结果直接入墨问。

#AI浏览器 #AI IDE编程工具 #大模型应用 #Agentic编程 #阿里巴巴Qoder

2个月前

这才是真正聪明的玩家，已经悄悄把精力转向了企业场景的深水区，Cohere 就是这种典型。这背后正是一条越来越清晰的路径：当大模型进入应用阶段后，真正有穿透力的增长恰恰是扎进组织内部结构，在业务流里持续积累复利价值。其实国内也有这种小而美的公司，它们不在大厂发布会里露脸，也不在 open model 榜单上刷存在感，但在垂直领域的长期交付关系中，一点点构筑自己的技术护城河和商业粘性。当然，也有不少公司选择另一条路径，靠 demo 火出圈、先拿到注意力再讲故事，那是另一种打法，不能说错，只是终局不一样。

#企业场景 #大模型应用 #业务价值 #技术护城河 #商业粘性

3个月前

总结一下，我最近一个月 AI 对我工作和生活的助攻 1、用 cherry tudio：同时开多个大模型，不管是思考问题还是创作，都可以利用不同大模型去碰撞 2、用 claude code 做了一个小游戏，打算接下来让它清理下电脑文件 3、在 openrouter 里弄了很多 API，便于上述使用 4、用 gemini 写代码：我有个课，每年都要听课满20个小时。这个网页鼠标移动课程就停，播放进度条不能拖拽。然后打开开发者模式改代码，把原本不得不看 20 小时的课程，只用10 分钟就全部搞完了去年此时我还是一个AI小白，上推特想研究咋注册 claude，当时我完全搞不懂什么是大模型、智能体、提示词的，今年的我对于AI的运用，超越了去年的自己哈哈哈哈哈

#AI助攻 #大模型应用 #效率提升 #Gemini代码 #AI学习

3个月前

#BestBlogs 安筱鹏：大模型应用走向“深水区”的四个风向标 | 阿里研究院文章深度剖析大模型应用进入高价值“深水区”的四大关键风向标，并结合企业案例阐释 AI 如何从工具跃升至智能决策。摘要：本文由阿里云智能副总裁安筱鹏基于其在世界人工智能大会的演讲内容整理，深入探讨了人工智能应用如何从通用能力展示转向产业纵深，并提出了衡量 AI 是否进入高价值“深水区”的四个核心风向标：高价值领域数据的 Token 化、基于强化学习的后训练构建企业专属模型、构建多 Agent 协同网络形成数据飞轮，以及功能实现从“工具”到“决策”的跃升。文章进一步将大模型应用分为 L1-L4 四个阶段，从基础模型的工具助理到结合强化学习的智能决策，层层递进。通过 Palantir、夸克高考志愿、电力负载调度和 Cursor 编程助手等多个典型案例，文章具体展示了这些风向标和阶段如何在实际企业应用中创造确定性的高价值，强调了 AI 从辅助性工具向核心决策引擎转化的重要性，为企业在大模型时代实现高增长提供了战略性指引。主要内容: 1. AI 应用进入深水区的核心在于数据 Token 化、强化学习后训练、多 Agent 协作及功能从工具向决策跃升。 -- 这四大风向标构成了企业 AI 实现高价值增长的关键路径，强调了数据基础、模型优化、智能体协同和价值实现方式的全面升级。 2. 企业 AI 应用可分为四个渐进阶段，从“工具”到“决策”，结合基础模型与强化学习。 -- L1 至 L4 的划分清晰描绘了 AI 在企业中从辅助性 Copilot 向自主决策 Autopilot 演进的路径，指导企业逐步深化 AI 应用。 3. 多个企业案例共同印证了 AI 在复杂业务场景中创造的确定性高价值。 -- Palantir、夸克、电力调度和 Cursor 的实践表明，遵循上述风向标能有效推动 AI 深度嵌入业务，实现显著的商业回报。文章链接：

#大模型应用 #深水区 #安筱鹏 #AI决策 #企业案例