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xinhack 管理员
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41 篇文章 0 次评论Meta 放出 8160 亿参数开放权重，许可证却有门槛
10 月 15 日 Meta 发布 8160 亿参数的开放权重模型 Muse Spark Open，多家媒体 10 月 17–18 日跟进。这篇讲清它是什么、能在哪跑、以及那张自定义许可证里真正要小心…
智能体竞争进入协议层：接入正从“项目”变成“开关”
当模型成本和接口标准同时往下走，企业接入 AI 正在从一件要谈半年的“项目”变成拨一下就通的“开关”。这篇讲清协议层和降本两条线到底在改变什么，对中小企业意味着什么，不推荐任何投资标的，只谈可见的趋势…
行业智能体开始交成绩单，但很多会进“试点坟场”
电商、钢铁行业的智能体已经拿出可量化的成绩，但另一份预测说四成项目会在两年内被砍。这篇把“跑通”和“跑死”之间的差别讲清楚，重点落在治理前提，不夸大、不荐股、不预测规模与个股，只给可执行的、可落地的判…
Agent 进工作群：大厂为什么把 AI 塞进通讯录
企业微信里多了一个可对话的机器人，Google 给 AI 分配了独立企业账号。这轮变化的重点不是又多了个 App，而是 Agent 拿到了工作上下文。这篇讲清“上下文”为什么比模型本身更值钱，以及对企…
个人智能体大战前夜：大厂为什么集体掉头做 C 端
一个月前 Meta 的 Muse 登顶下载榜，国内大厂紧接着密集推出个人智能体。这篇文章梳理这轮 C 端热潮和上一轮 B 端办公热有什么不同，以及商业化逻辑到底换了什么，不预测任何公司股价，只谈趋势，…
智能体从试点走向生产，卡住它的变成了信任
多家机构 2026 年三季度的调研显示，企业智能体正从试点走进生产环境，但相当比例的生产力收益被“盯着它干活”和返工悄悄吃掉。这篇讲清楚：为什么 Agent 的能力不再是最主要的瓶颈，信任与治理才是，…
思维链是什么？让 AI 一步步想，答案更靠谱
让 AI 直接给答案，有时会出错；但如果你让它"一步步思考"，结果往往更准。这背后的方法叫思维链（Chain of Thought）。本文解释它是什么、为什么有效，以及日常提问时怎么用。…
什么是检索增强（RAG）？让 AI 先翻书再开口
大模型知识有截止日期，还容易凭空编。检索增强生成（RAG）的做法是：回答前先去资料库里查一番，再结合原文作答。本文讲清 RAG 是什么、怎么运转，以及它适合解决哪类问题。…
训练、微调、推理：大模型从学会到上岗的三步
很多人把"训练 AI"想成一件事，其实大模型要经历预训练、微调和推理三个阶段，各有各的花费和目的。本文用"上学—培训—上岗"的比方，理清这条从数据到服务的完整链路。…