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74 篇文章 32 次评论AIPPT Agent：从“形式生成器”到“思维协作者”的质变
近日，据悉AIPPT推出了全新的Agent版本，其核心特性是能够通过“理解、反思、追问”的循环，自动完成从原始需求到生产研究报告和PPT的全流程。这一升级，远非简单的功能迭代，而是标志着AI生产力工具从一个机械的“执行者”，向一个具备深度思考能力的“认知协作伙伴”的角色跃迁。 ˂a name="一、 超越模板：从“执行命令”到“理解意图”" class="reference-link" href...
AI创业的核心抉择：先有锤子还是先找钉子？
在技术浪潮中，正确的起点决定终局 引言：一个经典的战略选择题在AI创业的起点，每个创业者都面临一个关键抉择：我是应该先聚齐所有AI能力，再思考用这些能力来做什么？还是先从市场需求出发，找到一个真实痛点，然后寻找合适的技术方案来实现？ 这个“能力导向”与“需求导向”的路线之争，在AI技术快速 democratized 的今天，显得尤为重要。 两种路径的深度剖析路径A：能力导向——先有锤...
从RLHF到DPO：大模型偏好对齐的“进化之路”
当我们惊叹于AI能精准理解人类意图、输出符合期待的内容时，背后离不开“偏好对齐”技术的支撑——它让模型从“能输出内容”，进阶到“输出人类想要的内容”。而RLHF与DPO，正是这一领域的两代核心技术，共同推动着AI的“人性化”进程。 一、RLHF：偏好对齐的“奠基者”RLHF（人类反馈强化学习）是大模型早期实现偏好对齐的主流方案，由OpenAI在GPT-3.5时代推向成熟，其核心是通过“人类反馈-...