近期，阿里妈妈将达摩盘服务商版首批开放给了业内五家服务商，多准数据凭借着丰富的行业经验和强大的专业团队成功入选，用创新力、专业力、建模力助力品牌生意增长。达摩盘服务商版由阿里妈妈推出，旨在发挥服务商数据建模、个性化营销方式上的服务能力，它为服务商提供了独立的营
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今年双11的不同，在平台对外披露的商家案例中得以一窥究竟。 AI智能选品、AI智能出价、AI智能调控投放节奏..... 这些营销策略的表述来自音箱品牌Marshall，双11第一波段10天活动期内，Marshall在影音电器行业品牌和店铺排名均位居第一;成交转化率提升67%，爆款成交同比增长30%。这波爆发式增长的背后，反复被CUE到的AI可以说是深藏功与名。 绝非只是平台意志的表达，
10月15日晚八点，天猫正式开启了2025年度双11预售，预售首小时，便有35个品牌成交破亿，1802个品牌成交翻倍，破亿品牌数、成交翻倍品牌数、活跃用户数均超去年同周期。淘宝天猫作为双11的主阵地，再一次见证了无数优秀品牌商家的高光时刻。 作为首个AI全面落地的双11，这场品牌生意集体爆发盛景的背后，阿里妈妈对商家经营的赋能作用，已悄然融入每一个关键节点。 在
2025天猫双11将于明晚8点正式开卖。 此前，双11预售于10月15日晚8点正式开启。数据显示，预售首小时有35个品牌成交破亿，1802个品牌成交翻倍，破亿品牌数、成交翻倍品牌数、活跃用户数均超去年同周期。 “AI+大消费”驱动的双11迎来全新局面。 商家侧的显著增长，离不开阿里妈妈的AI产品升级。今年9月，阿里妈妈将万相台无界版升级为万相台AI无界，以全新的AI投放能力帮
11月17日，阿里巴巴AI应用“千问”公测首日因用户涌入量过大，导致服务拥堵和中断，引发“千问崩了”话题登上热搜。官方迅速以轻松幽默语气回应“我好着呢”，并透露应用尚处初级版本，但已展现快速生成报告和PPT等“办事”能力。未来计划接入地图、外卖、办公等生活场景，拓展服务范围，提升用户体验。
阿里“千问”APP昨日在应用商店悄然上线，界面从通义APP的双色渐变变为简洁单色设计，功能大幅增强，支持Qwen全系列最新模型。此次品牌整合将阿里分散的AI触点统一为“千问”品牌，实现模型与产品名称对齐，让普通用户首次能在官方APP使用最强Qwen3-Max模型。APP默认开启联网搜索，集成图像编辑、视频通话等场景功能，通过智能意图识别实现一站式服务。这标志着阿里开始认真打技术+品牌两张牌，推动AI技术以更清晰方式触达用户。
阿里巴巴11月17日启动“千问”项目，全面进军AI to C市场，标志着其在人工智能领域的新战略布局。APP公测版已上线各大应用商店，网页和PC版同步推出，国际版即将上线。基于Qwen模型在海外的影响力，“千问”将与ChatGPT等国际产品竞争，展现中国AI实力。Qwen系列模型全球下载量突破6亿次，性能超越Llama等，成为全球最强开源大模型。“千问”致力于打造“会聊天能办事”的个人AI助手，已具备生成报告、制作PPT等能力，未来计划接入地图、外卖、办公等生活场景，成为用户得力助手。
11月14日，阿里巴巴旗下“通义”App正式更名为“千问”，版本号从3.60.0跃升至5.0.0，已登陆苹果及各大安卓应用商店。该应用基于阿里最强Qwen大模型打造，具备对话问答、智能写作、多模态相机等核心功能，被定位为“阿里最强大模型官方AI助手”。阿里巴巴视其为“AI时代的未来之战”，已抽调上百名工程师加速推进，并同步研发国际版，计划借助Qwen模型的海外影响力与ChatGPT直接争夺全球用户。
近日，甘肃发生一起婴儿受伤事件，引发社会广泛关注。据报道，一位母亲在为宝宝举办百日宴后，意外发现孩子腿部出现成人拇指大小的紫黑色牙印，并伴有淤青和肿胀，触碰时婴儿哭闹不止。 事发当天，由于母亲忙于招待娘家人，孩子便交由奶奶照看。宴席期间，多人轮流抱过婴儿，但当母亲发现孩子受伤时，却因缺乏目击者且无人承认，导致无法锁定责任人。 据医�
1980年代汉斯·莫拉维克提出人工智能悖论：计算机在逻辑推理等高级智能活动中易超越人类，但实现儿童般的感知与常识认知却极困难。智能驾驶的核心挑战在于让AI理解物理世界并进行因果推理。视觉-语言-行动模型通过融合多模态数据，使系统具备推理驾驶能力，推动行业迈向L5完全自动驾驶。面对VLA模型的数据处理、训练效率和成本挑战，阿里云等超级AI云提供全栈解决方案，从算力基础设施到开源生态，加速技术迭代与商业化落地。
1975年，IBM工程师Fred Brooks在《人月神话》中指出软件工程的核心难题：系统与团队规模增长会导致复杂度指数级上升，且“没有银弹”能单一提升生产力。如今汽车行业正经历软件史上最大挑战，吉利汽车软件人员占比从不足10%跃升至40%，智能汽车代码量超亿行。面对异构系统协同、安全标准严苛等难题，吉利与阿里云通义灵码深度合作，通过AI生成代码（占比超30%）、代码审查测试等，提升开发效率20%，并探索用AI破解遗留系统维护、知识传递等痛点。工程师角色正从“执行者”转向“AI指挥官”，未来或实现从需求到交付的全流程自动化协同。
