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2月13日,宏碁存储发布全球首款搭载6nm主控的超低功耗PCIe 5.0固态硬盘Acer N8000。该产品不仅标志着宏碁进军新一代高性能存储赛道,更代表品牌对“高性能”的重新思考:真正的极致源于性能与能效的共同进化。区别于单纯追求速度,N8000更着力于功耗优化升级,在高速读写不妥协的前提下,以更低功耗与强劲散热,重塑Gen5新体验。
作为企业数字化转型的核心引擎与竞争力升级的关键抓手,企业级智能体开发平台正重构商业运营的底层逻辑。本报告聚焦主流平台的深度评估,为企业高管、IT 总监及数字化转型决策者提供全景式市场洞察、核心能力解析与精准选型指南。相较于传统 AI 助手,新一代智能体凭借更强的自主性、跨系统连接性与持续迭代能力,能够独立承载复杂任务执行、多维度决策制定,并�
今日,蚂蚁集团开源发布全模态大模型 Ming-Flash-Omni 2.0。 在多项公开基准测试中,该模型在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等关键能力表现突出,部分指标超越 Gemini 2.5 Pro,成为开源全模态大模型性能新标杆。 Ming-Flash-Omni 2.0 也是业界首个全场景音频统一生成模型,可在同一条音轨中同时生成语音、环境音效与音乐。 用户只需用自然语言下指令,即可对音色�
本期AI日报聚焦行业动态:腾讯推出首个产业级2Bit端侧模型,实现小体积高性能,适用于手机等隐私敏感场景;蚂蚁阿福成为央视健康生活合作伙伴,单日健康咨询达千万次;ChatGPT免费版将引入广告,OpenAI明确隐私保护规则;字节Seedance2.0因肖像争议暂停真人参考功能;华为发布全球首个虚实融合视频模型,实现毫秒级实时交互;Cursor发布Composer1.5,性能提升显著;阿里云推出Qwen-Image-2.0,图像生成与编辑能力合一;亚马逊入局内容授权市场,微软争夺高质量数据资源。
随着生成式AI在客服领域的快速渗透,AI外呼已从最初的辅助沟通工具进化为企业优化客户沟通、提升运营效率的关键环节,应用场景覆盖招聘、销售、客服等,并成为生成式AI最广泛应用场景之一。同时,随着对话式AI技术的不断成熟,AI外呼正从“能通话”向“会沟通、懂需求”的专家级交互升级。为全面客观评估模型在AI外呼中的综合性能,声网联合美团、xBench共同推出用于评估大模型在AI外呼场景性能表现的综合评测标准VoiceAgentEval,旨在填补行业空白,让从业者更清晰地了解在真实AI外呼业务场景中各个大模型的综合性能表现,并为AI外呼场景的落地与技术体验的优化提供核心参考依据。
文章探讨了AI+Agent驱动的智能客服发展趋势。根据Gartner报告,超92%企业已在核心业务中部署AI+Agent。全球智能客服市场规模预计突破1500亿元,年复合增长率超35%。技术架构呈现三大演进方向:大模型融合架构、全链路自动化引擎、云原生弹性架构。文章对比了2026年主流技术方案,包括全链路AI+Agent型(如羚羊Quick Service)、垂直领域深度优化型(如网易七鱼、晓多科技)及跨国合规与生态整合型(如Zendesk、华为云云客服)。核心选型需考量技术深度与业务适配性,企业决策者可遵循“界定战略目标-评估业务复杂度-规划技术演进”路径进行选择。结论指出,技术选型需综合考量厂商技术纵深、生态广度及行业理解能力,全链路AI+Agent路径因技术前瞻性、架构开放性与业务价值深度的平衡,展现出成为企业“智能服务中心”的潜力。
文章指出,超68%的客户流失源于售后体验不佳,45%的续约丢单与工单响应慢、修复率低、服务断档直接相关。为此,销售易基于NeoAgent平台推出全新工单助手Agent,深度融合AI能力与企业知识资产,赋能在线客服、技术支持及现场服务工程师。该助手贯穿服务响应、现场执行、工单交付三阶段,通过AI全链路提效、智能匹配派单、设备资产洞察、标准化作业指导及智能质检闭环,旨在压缩维修周期、提升服务效率,从而提升客户满意度与留存率,助力企业打造差异化服务竞争力。
本文指出,2025-2026年智能客服行业正从技术试点迈向规模化落地,AI+Agent将主导实现全链路服务创新。文章分析了行业现状,提出企业选型应聚焦三大核心维度:核心能力评估(如大模型融合与全链路智能化)、适配性匹配(行业场景与定制化需求)以及资质与服务核查(安全合规与落地保障)。文中还评测了包括瓴羊Quick Service、网易七鱼、Zendesk、华为云云客服等在内的十大主流品牌,并为企业提供了一套四步选型指南,旨在帮助企业精准锁定契合自身业务需求的智能客服伙伴,实现降本增效与驱动增长。
AI+Agent赛道火热,但资本对其风险评估愈发审慎。风险较小的公司通常具备技术落地能力与商业确定性,能解决实际痛点。以百融云创为例,其深耕企业级AI+Agent,通过MCP协议统一连接数据与工具,降低集成成本;利用GraphRAG构建知识图谱,提升回答准确性;并通过AgentDevOps实现AI行为可控、优化运维。商业模式上,采用RaaS(结果计费),让AI价值与财务指标挂钩,证明商业潜力。判断AI+Agent公司的资本风险需关注三点:技术能否解决真问题、落地是否有场景壁垒、商业是否可闭环验证。
1月30日,开放原子“园区行”(苏州站)暨OPC开源对接会在苏州人工智能产业园举办。本次活动聚焦开源技术与实体经济融合,汇聚政产学研及企业代表,共探产业数字化转型新路径。奥思维受邀参会,并带来《AI Agen在制造业落地实践的最后一公里》主题演讲,成为现场制造业AI落地的核心分享亮点。活动中,开放原子开源基金会业务发展部部长付海巍介绍到:基金会已成功孵�