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大模型与RPA的融合：“真”全场景智能自动化，迈向无人化服务新时代
数字化转型的大潮中，运营和产品经理们正面临日益复杂的挑战：如何提升效率、降低成本、增强用户体验。幸运的是，大型语言模型（LLMs）与机器人流程自动化（RPA）技术的结合，为这些问题提供了创新的解决方案。本文将探讨LLMs与RPA的区别，以及它们如何协同工作，实现跨软件的自动化操作，从而提升业务流程的智能化水平。
大模型时代（4）： 知识力——构建完备的知识处理能力
对于产品经理而言，理解和掌握大模型（Large Language Models 和 Multi-modal Models）的知识力提升方法至关重要。这不仅关乎产品本身的功能完善，更是企业长期竞争优势的重要来源。希望本文能够为初级产品经理们提供有益的参考与启发，在实际工作中不断探索与实践，共同推动行业进步与发展。
大模型时代（3）： 算力——人工智能发展的基石
在大模型时代背景下，算力已成为决定产品竞争力的重要因素之一。产品经理应当具备扎实的算力管理知识，不仅能准确把握业务需求，还能灵活运用各种技术手段，打造出既高效又经济的解决方案。
大模型时代（1）：探索业务场景中的Agent应用
近年来，人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型（Large Language Models，LLMs）在各个领域展现出的巨大潜力，使其成为当前最热门的话题之一。
本文旨在帮助产品经理更好地理解大模型的基本原理及其在实际业务场景中的应用，特别是在构建智能助手（Agent）方面的运用。
AI大模型实战篇：LATS，可能是目前最强的AI Agent设计框架
在人工智能领域，AI Agent的设计和实现一直是研究和应用的热点。本文深入剖析了LATS（Language Agent Tree Search）这一前沿的AI Agent设计框架，供大家参考。
AI大模型站在十字路口，持续突破or陷入低谷？
尽管AI大模型在应用落地上未达到预期的突破，业界对此的乐观态度并未减退。随着技术的持续进步和基础设施的完善，AI大模型正站在十字路口，面临选择——持续突破或陷入低谷。
广告烧钱过亿，70%用户靠投流，大模型算不过成本账？
在人工智能的大潮中，大模型技术成为了新的竞技场。从Kimi的长对话能力到豆包的内容生产，各大公司不惜投入巨额广告费用，试图在这场技术竞赛中占据一席之地。然而，高昂的成本和对流量的依赖，让这场竞赛变得愈发残酷。本文将探讨大模型技术在商业化道路上的挑战，以及如何在技术与成本之间找到平衡点。
想要减轻大模型的幻觉？来试试传统开发与大模型技术结合的新模式
AI幻觉一直是各个AI开发者头疼的问题之一，而且我们也无法保证AI的回答完美无缺。本文将带你深入探讨大模型技术与传统软件开发之间的根本区别，并提出如何将两者的优势结合起来，以实现更高效、更准确的开发模式。
