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和叁
202关注759被关注5夸夸
🌈目標是 溫潤如玉
📖公眾號 : 东八时
🎶電台很不錯,路過可以一聽
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和叁
5年前
翻到2019年的 达 給20年之後 达 的信
感慨 欣慰 複雜 平和

祝好啊 我的达
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和叁
13天前
宋佳被罵 就還 挺難理解的

可以理解大家可能更喜歡別的提名演員
(我都更喜歡閆妮 希望閆妮獲獎
但獎是評委會頒的
評獎潛規則 大趨勢是更高意志決定的

只罵一個前臺的犧牲品
可不就是捏軟柿子
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和叁
29天前
慢慢的 大家會不會像接受國足輸一樣
常態化接受男乒的輸
直到最後隻有球迷才關心
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和叁
29天前
🕯🕯🕯
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和叁
1月前
電臺 Vol188

讓這目光化作波光
粼粼在這海

隨著浪花翻涌
洗滌淨悲哀

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和叁
1月前
Deepseek 4.1 flash 快到讓人害怕
懷疑「這活真給我乾好了嗎」的程度
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和叁
2月前
不能把一些躺在功勞薄的、樹大根深的、首要性是拉幫結派保證自身安全 捏造表面數據虛假繁榮的 同時而無限媚上的老人給請走,ceo不能認識到自己的侷限是這家公司日況愈下的根源源頭,百度永遠無法獲得great again。

把老人換成新人 能解決戰術層面的業績目標問題,ceo徹底反思 再背水一戰請一個「如陸奇一樣的西天佛祖」能解決戰略層面的百度是否還能great again的問題。

阑夕ོ: 百度还有翻盘的机会么?

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和叁
2月前
贊同。不論是模型本身 還是agent,到目前為止都遠遠做不到幫業務給解法的地方,目前agent對業務而言最有用的就是提效-不管是決策層面的給定及格線以上的思考框架 還是 執行層面的將一些重複性機械性工作skill化。指望ai幫業務診斷,還是差太遠了(因為輸入還是人在輸入,給到的信息如果不是全量信息,那ai給到的建議就一定是片面建議) //@坐断东南snbj: 我感觉这个观点,是把Agent过于理想化了。
从WorkBuddy这类产品的定位来看,现阶段就是很明确的工具化属性。国内白领人群很广泛,算上国央企和政府机关就更多了,他们PC端的日常工作就是和Office打交道,WorkBuddy能帮他们解决很多OA系统之外的工作。对于重复性工作,甚至能通过生成Skill大大提升效率。这个方向也有很明确的商业化收益。
泛化人群+低门槛+商业化,确实是现阶段非常合理的AI产品路线了。

申悦: 一个想法不一定对,类似TRAE、WorkBuddy这类产品,起初的定位是CodeAgent。它们在AI Coding领域是很强的IDE工具,因为代码世界天然高度结构化:文件、函数、类型、依赖、测试、Git、CLI、API这些概念,都是机器可理解的。 但现在厂商直接复用 Code Agent 的 Harness,把它从代码目录搬到员工桌面,让它去读 Word、Excel、PPT、浏览器,再包装成 WorkAgent,开始All In。 而这个迁移,我觉得忽略了一个根本差异:企业业务世界不像代码世界那样已经结构化。如果没有先把客户、订单、合同、流程、制度、权限、状态等业务语义建模,Agent 即使会操作软件,也未必真的懂业务。 那么现在这一波 WorkAgent,到底是在把已经验证过的 Coding Agent 能力合理扩展到知识工作,还是在用 Coding Agent 的成功制造一种“办公任务也能直接 Agent 化”的错觉呢? Code Agent 的强大,有一部分其实是吃了软件工程几十年结构化的红利,但是企业业务不是这样。比如一句: “帮我判断这个客户现在是否应该升级为重点客户,并跟进下一步。” 如果没有统一建模,WorkAgent无法理解什么是重点客户,也没有判断依据,也不知道怎么“跟进” WorkAgent可以操作浏览器、Office、文件系统、MCP、Skills,它很会干活,但不知道企业为什么要这么干。 现在很多所谓的 WorkAgent Demo,实际落地展示的都是写PPT、整理Excel、查资料、写报告、做网页、生成图片、处理文件这类基础工作。之所以集中选择这类场景,是因为这些工作高度贴合 Coding Agent 原本就擅长的工作范式:输入文件→理解任务→操作文件→运行工具→生成Artifact→检查结果的固定流程,本质上都属于Artifact Work(工件型工作)。 这类型的Demo不会触及真正的企业核心工作,也就是理解企业当前业务状态→整合多系统数据→依据企业既定规则做出业务判断→主动变更业务状态并承担后续业务责任的完整流程,而这一套具备业务闭环、权责属性的工作,才是真正的Business Process Work(业务流程型工作)。

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和叁
2月前
在香港街頭
看到一個廣告裡面的「衝」字

「衝」是「冲」的繁体
乃是「行」和「重」組合而成
「重重行走」乃為「衝」
繁體字 真的 很美啊!
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和叁
2月前
不應該 歡迎 鼓勵 提倡 跟隨 審醜
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和叁
3月前
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