实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建

EP.9智能体新增 · 待复核

EP.9（2024-05-17）：官网那些 demo 我一次都没复现出来。档案重建；7 个故事线 / 专题 · 11 个条目 · 讲到 1 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点，连到它讲到的机构、App、模型和人。

故事线与专题 7 个 · 点标题到页面上的那一节；摘要是页面自己的导语（档案重建的期里是话题）

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企业最想让 AI 干的还是软件交付一份关于 AI 现状的报告里，最核心的一条是：大家最希望 AI 落在哪个领域？还是软件开发交付。
EP.9 · 话题 01
官网示例复现不出来新模型出来大家都觉得特别厉害，官网挂了一大堆示例。把同样的输入原样打进去试一遍，就会发现实际效果比示例差很多。
EP.9 · 话题 02
中文 tokenization 变了，压缩率优势被削平有一个容易被忽略但很实际的变化：tokenization 改了，中文变省了。
EP.9 · 话题 03
DSPy：把提示词调优写成程序这个项目最近很火，思路很清楚：你写的不是提示词，是一段工作流——先 retrieve 什么内容，再组成思维链，然后做预测和生成。
EP.9 · 话题 04
一个典型的「逆向优化」案例用一个产品时，右下角弹出一个对话框来收集信息、然后发一份公司报告——大量咨询公司的表单都是这个套路，现在换成了聊天机器人来做。
EP.9 · 话题 05
GraphRAG 有可能取代现在的分块做法这条线最强的地方其实是工程：做出一个巨大的图，以及把这张图生成出来的工程能力——很可怕的工程能力体现。
EP.9 · 话题 06
AI 自己的 Infra，反而没怎么用 AI运维这条线上，最落地的材料来自开源厂商而不是分析机构——看 AIOps 类的东西直接去搜他们就行，比那些行业报告落地得多。
EP.9 · 话题 07
共 7 条 · 数据 2026-11-04

条目 11 个 · 本期资料 11 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记

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共 11 条 · 数据 2026-11-04

这一期讲到的机构、人、App 和模型 1 个 · 名称匹配（名字在标题里记「主角」，只在正文里记「提及」），待复核；按它们在这一期被讲到的条目数排

被讲到最多的（按故事线 / 专题 / 条目数）

OpenAI
1
共 1 条 · 数据 2026-11-04

机构 · 1

  • OpenAI公司 · 11 个模型 · 1 个 App
共 1 条 · 数据 2026-11-04

数据