文章详细介绍了京东零售团队如何设计并实现一款 AB 实验分析 Agent。该 Agent 旨在解决传统 AB 实验分析中仅关注核心指标、忽视潜在负面影响、工具分散以及缺乏分析流程引导等痛点。文章首先阐述了 Agent 的设计背景和必要性，随后深入剖析了其架构设计、产品设计和工作流设计，揭示了 Agent 如何通过“汇总数据-分项分析-总结呈现”的自上而下分析思路，结合大模型（DeepSeek R1/V3）进行智能化分析。文中还探讨了工程实现中的前端统一表单、多重鉴权、京 ME 消息交互等关键技术，以及大模型选型（京东言犀模型与 DeepSeek 结合）、提示词工程和生成质量优化的实践经验。最后，展望了 Agent 在知识蒸馏专家模型、灵活数据工程框架和产品交互提升等方面的未来发展。
文章记录了一场由京东、荣耀和中科大的专家共同参与的圆桌对话，聚焦大模型对搜索、广告和推荐（搜广推）系统的影响。专家们一致认为，大模型改变了搜广推系统的特征工程和数据构建方式，使得传统特征工程转向更系统化的数据与样本构建。在架构演进上，大部分团队倾向于在现有系统上逐步引入大模型能力，而非全盘重构。文章特别强调了搜广推场景中 Scaling Law 的成立，但指出其天花板远未达到。针对模型规模、收益与成本的平衡，专家们讨论了小模型覆盖低价值场景、大模型争取高价值收益的策略，以及蒸馏、分层剪枝等优化方法。最后，文章还探讨了上线大模型面临的工程挑战，如离在线对齐、模型快速迭代，并展望了知识工程、智能体在搜广推领域的应用前景。
本文对新兴智能硬件 AI 录音卡进行了细致的横向评测，选取出门问问 TicNote、Plaud Note Pro 和钉钉 DingTalk A1 三款产品。评测从硬件设计、充电方式、续航、拾音距离、按键功能等维度展开，并重点评估了在多人复杂对话情境下各产品的 AI 转写和发言人识别能力。此外，文章还对比了各产品在 AI 总结分析、思维导图生成、二次提问交互及特色附加功能方面的表现。评测结果显示，钉钉 DingTalk A1 在复杂语音识别和结合自有大模型能力上表现突出，而 TicNote 和 Plaud 在轻薄设计、直观思维导图等方面各有优势。文章最终提供了价格信息和会员权益对比，旨为 iPhone 用户和职场人士选择 AI 录音卡提供参考。
作者亲身体验了豆包手机助手的技术预览版，展示了其在执行复杂任务（如对比咖啡价格、查找租房信息）上的高效和流畅，并指出其技术完成度令人惊艳。文章核心观点是，AI 手机助手将从根本上动摇依赖“懒惰税”的传统商业模式和现有互联网平台的“流量入口”地位。它将使消费者更容易获得最优选择，从而打破品牌忠诚度，并将现有 APP 降格为被调用的“供应商”。作者认为，尽管面临大厂的“封杀”和隐私安全等质疑，但只要消费者受益，AI 手机助手这种趋势就不可阻挡。文章还区分了 GUI Agent 和 API Agent 两种实现方式，并预言未来将是 API Agent 时代，呼吁同行者共创未来。文末强调，该产品仍是工程机，不适用于普通消费者，体现了对用户负责的态度。
文章深度剖析了金融科技独角兽 Airwallex 空中云汇的成长和融资历程。最新消息显示其完成 3.3 亿美元 G 轮融资，估值 80 亿美元，由 Addition 领投。文章通过讲述 Airwallex 从墨尔本咖啡馆起步，三次濒死，数次被资本拒绝又被支持的真实故事，展现了其创始人 Jack Zhang 如何坚持“重建全球金融基础设施”的宏大愿景，并最终在红杉中国、腾讯、DST 等关键投资人的支持下，成功抵御 Stripe 的收购邀约，实现业务版图从“全球资金基础设施”到“下一代全球银行平台”的进化，最终实现盈利并快速成长为行业领军者。
文章聚焦 OpenAI ChatGPT 产品负责人尼克·特利，详细阐述了在 OpenAI 首席执行官萨姆·阿尔特曼发布“红色警报”刺激下，特利如何引领 ChatGPT 进行产品改进和创新。他致力于提升 ChatGPT 的个性化、连接能力和搜索能力，并设想将其发展成为类似操作系统的“超级助手”。文章分析了他在快速推动产品落地、协调内部派系等方面的卓越能力，以及在混乱环境中工作的经验。同时，也提及了对其技术专长和某些问题处理方式的争议，以及他在确保产品增长与用户安全平衡方面的挑战。最终强调，特利在 OpenAI 高管变动中地位日益稳固，是实现 OpenAI 五年增长计划的关键人物。
文章通过采访 Pollo AI 创始人朱陈彪，深入剖析了 Pollo AI 从初期的模型聚合平台，如何凭借高效 SEO 策略实现月活 400 万的快速增长。朱陈彪强调了将 SEO 融入产品的重要性，以及对海外 500 多款产品经验的总结。他指出，随着 AI 技术发展，SEO 的增长瓶颈已现，当前重心转向产品打磨和构建独特的用户心智。文章还探讨了 AI 产品出海的择时选品之道，强调要顺应技术变革，抓住新的商业机会，并区分“工具”与“产品”的差异。最后，朱陈彪分享了对 Sora App 高成本、低留存，以及生成视频产品未来形态的看法，认为专业创作流程而非短期特效才是可持续发展方向。
文章详细介绍了开源内存存储方案 Valkey 9.0 的正式发布及其带来的关键新特性。作为 Redis 的接班者，Valkey 9.0 在集群模式下实现了对编号数据库的完整支持，使其能够扩展至 2000 个节点并处理每秒超过 10 亿次请求。核心改进包括原子级槽位迁移，它通过一次性迁移整个槽位，确保了键路由的一致性并简化了在线重分片，显著改善了集群的数据再均衡方式，减少了扩容的运维风险。此外，新版本还引入了哈希字段过期功能，允许哈希结构中的每个字段独立设置过期时间，提高了数据管理的灵活性和内存效率。文章强调，Valkey 9.0 的性能提升得益于对现代 CPU 能力的智能利用，带来了更低的尾延迟、更高的单节点吞吐量和更优的成本效率。该项目由亚马逊云科技、Oracle、谷歌云等企业支持，遵循 BSD 三条款许可，旨在为开发者提供一个强大、可扩展且运维友好的内存数据存储解决方案。
文章深入探讨了自动驾驶领域纯视觉与融合感知路线之争，通过访谈 Nullmax 纽劢科技创始人兼 CEO 徐雷（前特斯拉 Autopilot 核心成员）阐述其独到见解。徐雷认为，摄像头因其高信息密度和高帧率，决定了智驾系统的能力上限，而激光雷达虽然能帮助系统快速量产上车，但若视觉处理能力不足，过度依赖激光雷达将限制系统长远发展。他强调无论采用何种传感器方案，都必须将视觉感知作为最核心、最优先发展的能力，并以特斯拉为例说明了纯视觉方案在算法和算力支持下的强大表现。文章还讨论了算力消耗、恶劣天气应对、数据驱动策略等多个维度，为理解自动驾驶技术路线提供了深刻洞察。
文章深入剖析了丹麦创业公司 Parahelp 如何凭借其先进的 AI Agent，在客户支持领域掀起革命。两位创始人从多次失败中汲取经验，最终打造出能够自主处理退款、访问银行账户并转移资金的智能系统。Parahelp 的独特之处在于，它不仅回答问题，更实际采取行动解决问题，并通过自动化评估和“AI 驱动的持续优化引擎”实现 Agent 的自我进化和规模化。其“AI Forward Deployed Engineer”理念解决了传统部署的规模化瓶颈。该系统不仅显著降低客户流失率，还通过智能追加销售和产品洞察，将客户支持从成本中心转变为公司的收入增长引擎，成为企业内部知识中枢，获得 Perplexity、Replit 等顶尖 AI 公司的青睐。
