Longgang Square
AI 讨论广场
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文章内容
当前按照"最新"排序，共 82 条内容。
01
#DeepSeek
#Kimi
#豆包
中国主流 AI 产品横向观察：DeepSeek、Kimi、豆包、元宝、通义，适合谁先接入团队
如果团队只允许先试 1 到 2 个产品，应该看哪些维度来判断，而不是只看热搜。
韩青
大约 2 个月前
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02
#大模型
#DeepSeek
#Gemini
大模型前沿：2026 上半年最值得持续跟进的 6 个热点方向
不仅是新模型排行榜，更重要的是哪些方向会真实影响产品能力、成本结构和团队工作流。
韩青
大约 2 个月前
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03
#AI Agents
#工作流
#评测
2026 企业部署 AI Agent 的 7 个落地步骤（小白也能看懂）
从目标定义、流程拆解到评测、权限和上线节奏，给团队一份可执行的 AI Agent 落地清单。
林越
大约 2 个月前
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04
#文生图
#多模态
#Qwen
2026 文生图工具怎么选：即梦、Midjourney、Qwen-Image、Stable Diffusion 各自适合什么
不是谁最火就适合谁，关键要看团队是做营销图、产品图、概念图还是工作流自动化。
沈沐
大约 2 个月前
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05
#AI Agents
#工作流
#视觉质检
AI 应用案例：客服、研发、制造、内容运营这 4 类场景，哪些是真正容易出效果的
不是所有场景都适合一开始就做 Agent，先从反馈快、错误成本可控的地方切入更现实。
林越
大约 2 个月前
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06
#学习路径
#知识库
小白学 AI 先从哪方面做起？
小白学 AI 领路
苏澄
大约 2 个月前
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07
#RAG
#大模型
#知识库
RAG 2.0 与长上下文：什么时候该检索，什么时候该直接塞上下文
别再把所有资料都塞进模型窗口。真正高效的做法，是判断任务类型后再决定走检索还是走长上下文。
唐纪
大约 2 个月前
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08
#论文解读
#DeepSeek
#RAG
论文解读：从推理强化学习到 RAG 演进，2026 做应用最值得读懂的两类论文
不是为了学术炫技，而是为了搞清楚哪些论文结论会真的改变产品和工程设计。
唐纪
大约 2 个月前
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09
#AI 编程
#工作流
#OpenAI
AI 编程进入团队协作阶段：代码生成之外真正有效的能力是什么
写单个函数已经不是重点，团队真正缺的是评审、上下文共享、测试回归和代码解释能力。
白舟
大约 2 个月前
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10
#评测
#安全治理
#工作流
用评测体系替代“感觉不错”：AI 应用上线前最该补的能力
没有评测就没有持续优化。别再用主观印象判断一个 AI 功能是否能上线。
陶序
大约 2 个月前
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