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让AI主动干活，给你找服务，鸿蒙“6”啊 标题：让AI主动干活，给你找服务，鸿蒙“6”啊 鸿蒙再次进化，重新定义了手机使用方式。在商场时，茶饮类元服务会根据地理位置和使用习惯出现在负一屏，用户可快速下单；下午茶时间，只需对小艺说“我要喝咖啡”，常点的咖啡就会被推荐，确认付款即可，流程仅需三步，不到一分钟。这种服务分发模式让用户无需手动查找，而是服务主动提供。 寄快递、查快递也更方便，对小艺说出寄件信息，系统即可完成下单，并在负一屏显示快递状态、取件码等信息，省去反复查找的麻烦。此外，股市金融、出行、生活缴费、运动健康等信息也可通过负一屏卡片展示，让用户获取重点信息更高效。 在HDC 2025上，鸿蒙展示了服务分发的最新能力，通过智能感知用户习惯和位置，推送合适的服务。例如，到达公司时，系统可主动推送咖啡服务；旅行时，自动推荐打车、旅游攻略等。元服务不仅适用于手机，还可跨设备运行，如车机语音点餐，订单可无缝流转至手机。 目前，奈雪的茶、东方财富等已加入鸿蒙生态，借助元服务实现流量增长。华为为开发者提供了ArkUI框架、DevEco Studio等工具，支持一次开发覆盖多端设备，降低适配成本。同时，华为还推出元服务增长平台，提供多种经营工具，助力商家发展。 如今是AI时代的关键节点，鸿蒙正迎来快速发展期。华为通过“鸿蒙有礼”、“日日新红包”等活动吸引用户，同时推出全额手续费返还激励政策，鼓励开发者加入生态。AI时代的开发者们，准备好了吗？
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多模态AI黑马刷榜后再造神器：一个产品搞定图片视频播客生成，自带百种特效，大牛梅涛团队出品 多模态AI黑马vivago2.0（智小象AI）由AI大牛梅涛团队打造，功能强大，支持图片、视频、播客生成，自带百种特效模板，用户可轻松创作。其核心亮点包括“唇形同步”功能，让AI配音与人物口型自然匹配，以及Image Agent，通过自然语言即可完成生图和修图任务。vivago2.0还提供300+特效模板，让用户秒变特效大师。该工具结合了开源模型HiDream-I1的能力，具备图像生成、视频生成、AI播客、特效模板等多种玩法。HiDream-I1在文生图领域表现卓越，开源后迅速登顶排行榜，成为国内领先的开源模型之一。智象未来团队由梅涛带领，成员来自全球知名企业，技术实力雄厚。公司自2023年成立以来，已发布多个重要成果，并获得多轮融资，商业化前景广阔。vivago2.0的推出，标志着多模态AI技术的进一步突破，为AIGC领域带来新的可能性。
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从Sam Altman的观点看AI创业机会在哪 标题：从Sam Altman的观点看AI创业机会在哪 创业者如何更有可能成功？Sam Altman和YC创始人的对话中提到，剧烈变化总是给新公司带来最多机会。当行业和社会处于剧变期时，旧规则被打破，大公司可能反应迟钝，而小团队则有机会快速切入，做出别人没做过的事。 AI技术正发生质的飞跃，AGI和HI等概念已逐渐成为现实。OpenAI的例子表明，技术拐点已到来，就像互联网初期诞生了亚马逊、谷歌等巨头一样，现在的AI就是当年的互联网。技术剧变期，新公司更容易找到突破口，专注于细分领域，用前沿技术做有想象力的产品。 创业本身也变得更易。GitHub Copilot、Notion等工具让个人完成团队工作，融资门槛降低，更多投资人支持早期AI项目。Sam认为，不只是技术在变，整个创业生态也在变得更友好。 面对不确定性，Sam强调方向比速度更重要。真正有价值的项目往往只有极少数人认同，坚持长期主义，找到认同你的人，一起走下去。 AI正在从“工具”变成“代理”，主动协助用户完成任务。人机交互边界消失，传统SaaS产品模式可能终结，AI将生成专属助手。智能体经济兴起，机器人时代即将到来，AI将接管物理世界任务。 初创AI公司需构建护城河，核心是用户价值的持续挖掘。避开热门方向，寻找未被关注的问题，如AI自主完成复杂任务链、设计可扩展的代理系统等。 技术进步的最终目标是推动“丰裕”，通过AI和能源技术，让资源变得无限。政府在推动硬科技投资和绿色增长中扮演重要角色。未来，人类将更多专注于创造、探索和连接。
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AI商业化：一场创新投入的持久战 AI商业化：一场创新投入的持久战 1956年，人工智能（AI）概念在达特茅斯学院被提出。受计算能力和数据规模限制，AI商业化进展缓慢。直到21世纪，随着深度学习和大数据的发展，AI才真正进入商业化快车道。然而，AI商业化并非一帆风顺，技术、商业和社会伦理的多重博弈始终存在。 AI早期应用集中在特定领域，如智能客服、安防和制造业。特斯拉“黑灯工厂”通过AI机器人完成电池组装和焊接，提升效率。资本市场对AI热情高涨，Databricks和OpenAI分别融资100亿和66亿美元。但场景碎片化成为AI落地的障碍，不同产线因环境差异导致模型失效，提升开发成本。同时，头部企业虹吸效应加剧，大量中小企业面临困境。 数据隐私是AI企业的“达摩克利斯之剑”。AI依赖海量数据训练模型，但数据治理问题突出，用户隐私泄露风险高。此外，算法偏见可能导致系统性歧视，如COMPAS软件对种族的误判。AI还可能制造“认知茧房”，影响公共讨论理性。政府、企业需加强伦理监管，推动技术与伦理平衡。 AI商业化需要持续投入和创新。通用汽车停止Robotaxi投资，转向辅助驾驶系统；大模型价格战降低门槛，促进生态发展。DeepSeek通过算法创新实现性能与成本的平衡，开源生态吸引开发者，形成协同创新网络。AI技术需在数据伦理保障下，实现社会价值与商业潜力。用户也需警惕AI幻觉，提升数字素养，确保技术可靠与商业可行。
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灵快科技获数百万元天使轮融资，发布能自主进化的AI数据分析师TabTab 灵快科技近日完成数百万元天使轮融资，由九合创投投资，资金将用于产品研发、市场拓展和团队建设。公司成立于2024年5月，专注于多智能体AIGC产品，致力于打造媲美真人的AI Agent团队，实现“1个员工+3~5个AI Agent”等效于“10个员工”的目标。 灵快科技首款产品是能自主进化的AI数据分析师TabTab，针对数据分析场景，提供表格分析、商业洞察、图表生成和研究报告等功能。TabTab通过自然语言交互，自动完成数据处理与分析，支持多种图表类型，并能生成专业报告，提升数据分析效率。 TabTab基于Multi-Agent架构，具备意图识别与任务规划能力，支持人工干预，兼顾AI与人类决策。其远程工作台采用云原生技术，保障数据安全，并支持多语言编程环境。目前，TabTab已覆盖互联网、零售、金融等多个领域，服务于中小企业和个人用户，未来将推出海外版，拓展国际市场。 此外，灵快科技还推出了大模型应用开发平台Botnow，广泛应用于知识问答、智能客服、内容创作等领域。核心团队来自IBM、阿里巴巴、腾讯等企业，具备丰富的技术研发与商业化经验。
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预测大模型工业生存法则,华为博士告诉你什么是B端最需要的大模型 标题：预测大模型工业生存法则，华为博士揭示B端最需要的大模型 6月20日-22日，华为开发者大会（HDC 2025）召开。AI创业者GenJi与华为博士围绕盘古NLP大模型、盘古世界模型、具身智能及预测大模型展开对谈。常博士介绍，预测大模型旨在通过统一学习全球数据知识，实现“一次训练、全域迁移”的智能应用。 企业面临小样本数据难题，传统定制化方案难以规模化。预测大模型的目标是构建具备知识泛化能力的模型架构，使其能迁移至各类新场景。当前AI模型因数据结构差异，形成“智能孤岛”，而统一的数据原子级表征体系是突破关键。 以炼钢为例，输入参数复杂，传感器数据少，传统模型难以精准预测。预测大模型通过跨领域数据学习，提升准确率。目前，华为在预测大模型研发中面临场景多、缺乏成熟方案等挑战，正探索统一数据格式和架构。 未来，预测大模型将优化数据规模，并聚焦To B场景落地难点，与Agent智能体协作解决问题。AGI的实现依赖知识迁移和问题洞察力，需从跨领域经验中提炼共性逻辑。预测大模型通过统一编码与架构，助力其跨行业泛化应用。
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AI正重塑整个研发文明 标题：AI正重塑整个研发文明 2025年6月，麦肯锡发表文章指出，我们正处在技术繁盛但创新难产的时代。AI可能成为突破瓶颈的关键力量。 过去，创新如同火把照亮森林，如今却像在密林深处用几十年蹭出一根火柴。芯片行业研发支出已涨至1970年代的18倍；制药行业每10亿美元投入获得的新药数量暴跌80倍，被称为“Eroom定律”。全球研发效率持续下滑。 AI的出现带来了新路径。它能提出人类想不到的问题和路径，如AlphaGo在围棋比赛中下出“错误”却关键的一招。AI在设计生成环节表现出色，可生成数百个设计方案，探索人类未曾设想的路径。例如，AI合成新蛋白质结构、生成虚拟商店布局、设计火箭冷却通道等。 在验证评估方面，AI同样惊艳。传统验证耗时耗力，而AI可快速预测结果，如风洞测试只需几秒。数字孪生技术让产品预见力前置，避免失败后才补救。AlphaFold预测蛋白质结构，使新药研发从“以年计”变为“以周计”，推动生命科学进入“体外验证时代”。 AI在研发流程中扮演重要角色，不仅是工具，更是连接隐性知识的中枢。它能分析用户需求、整理会议记录、跨学科归纳文献，提升研发效率。不同行业应用AI的方式各异，但本质是寻找可能与优化方案。 AI正在重塑研发文明，从不可能中寻找可能，加速创新进程。未来，创新将不再是少数人的事，而是人机共创的智能生态。
