Are influencers really the biggest problem facing waiting staff? Not compared with the customer who demanded I pick up her dog’s poo ...
过去AI进不了工厂，不是因为没有需求，而是因为模型能力还不够，加上工业企业的数据从来没有被系统化利用过。每一次设备维修、每一条生产记录、每一次质检结果，都沉睡在各自的系统里，没有人去碰。但现在模型能力的天花板已经大幅抬高，工业企业也开始意识到，自己手里握着的操作数据对AI公司来说是真金白银。这个意识一旦觉醒，工业AI的商业化就会加速。
。关于这个话题，51吃瓜提供了深入分析
第一方面，除了短任务链条的数据分析、生成、检索等方面的应用，智能体现在规模化应用场景大体可以概括为两类，一是在编程领域，编程是智能体最理想的"练兵场"，环境隔离、容错率高，目标明确、目前规划能力能应对，程序可执行，还有即时的执行反馈。这令其成为智能体第一个大规模、商业化的突破口。二是在各行各业的各种业务（销售、客服、人力等）的专用智能体可以集合成一个大类，有一个共同点：目前主要是工作流自动化类型，其实这也是应对智能体深度理解（规划、决策）能力不足的权宜之计，通过把智能体的任务的开放性降低、给出参考工作流程、定义可用的有限工具集等来提高智能体在这些任务上的工作质量。智能体进一步的规模化应用需要其能力进化，为企业能够带来切实的价值。
在河南，强调以城乡融合发展带动乡村全面振兴，促进城乡共同富裕……
Landslide in Niscemi in January tore away entire slope of town and carved 4km chasm