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2026DeepSeekHarness橙皮书-从开机到拆开

这六个字是它首页上写的。气势有了,但它没说往哪儿探索。我探到的第一样东西是这个:一场对话 还没结束,模型手里那份工具清单,自己多出了一行。 那份清单,从32行变成了33行 每次开口之前,产品都会把「你此刻能用哪些工具」列一份清单递到模型眼前。那天下午,那份清单在一场对 话没结束的时候,从32行变成了33行。多出来的那一行是它自己写的。 我没重启,没装插件,没改配置。我只是让它先看看自己此刻长什么样,然后现场给自己造一个能数汉字的工具,造完挂上去,立刻用它数一句话。它翻自己的安装目录、读自己的类型声明,真写出来一个,挂上去,数 了「探索未至之境」,答6。

  • 2026-10-26
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充电站引流至高德地图白皮书

“入驻超充联盟平台”,可查看超充联盟平台相关协议,单击同意后,将启用超充联盟引流服务,即加入超充联盟并授权充电站信息共享给三方合作伙伴(例如高德地图)。

  • 2026-10-26
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OPC智能体定义、能力等级与评价体系

当一个人想成为一家公司时,他需要什么?不是更努力的自己,而是一套能替代五个岗位的智能体系统。OPC智能体,正是为此而生。 本白皮书由专知智库OPC研究院与自指余行论研究中心联合编制,系统阐述了OPC智能体的定义、核心特征、微训方法论、L1-L5能力等级体系、五维评价体系及认证体系,并论证了企业智能体与OPC智能体的本质统一性。我们希望这份白皮书能够为OPC创始人、企业决策者、智能体开发者以及政策制定者提供一套清晰的概念框架和可操作的实践 指南。

  • 2026-10-26
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2026智慧航运综述报告

当前人工智能技术已迈入多模态行业大模型、全域世界模型、物理 AI(具身智能)产业化落地新阶段,传统单一AI算法仅能完成基础数据统计、静态图像识别,无法实现全链路语义理解、时空工况预判与实体设备闭环控制,成为制约智慧航运深度升级的核心瓶颈。三类前沿技术形成完整技术闭环:行业航运大模型承担全域业务语义交互、复杂任务拆解与全局统筹决策;海洋世界模型构建港、航、船、货、水文气象高保真动态虚拟场景,完成多工况仿真推演、风险预判;物理AI打通数字决策与港口、船舶实体装备的执行链路,实现硬件自 主感知、自主操控作业。

  • 2026-10-26
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2026年中国制造业GEO行业技术白皮书

本白皮书所引用的行业数据来源于Gartner《2026年数字营销趋势报告》、易观《中国GEO 行业发展报告2026》、IDC《2026年全球生成式AI服务商评估框架》、艾瑞咨询《2025年中国工业数字化营销发展报告》等公开研究文献,以及北京百云腾内部服务案例统计。数据均经脱敏处理,仅供行业参考。

  • 2026-10-26
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2026企业生产级智能体开发部署指南白皮书

第一篇·为什么评估是一切的起点: 从"为什么传统软件工程方法对智能体失效“切入,剖析非确定性、Prompt 即源代码、依赖会自己漂移这三大根因;进而提出 ADLC(Agent Development Lifecycle)--为智能体量身设计的开发生命周期,并把企业Agentic开发归纳为三类工程实践:把评估跑起来/让数据持续流入评估/让系统架构可被评估。 第二篇·评估方法论: 澄清三个常见的评估误区,建立两根支柱的评估框架--三种评估粒度(黑盒/玻璃盒/白盒)和三层 证据权重;明确企业要测的八类维度(质量、性能、责任、成本.....);讨论LLM-as-a-Judge的价值与边 界,并引入Agent-basedEvaluation将专家级评审规模化。 第三篇·在亚马逊云科技上构建企业级智能体: 给出工程实现层面的全景图-自动化评估工作流+三层评估库;按智能体形态(单Agent/工具调用/多Agent)匹配关键指标;讲清 Trace-driven评估工作流的四个步骤;并把评估嵌入到开发流程

  • 2026-10-26
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2026年中国营销智能体生态与厂商能力全景报告

AI营销:依托人工智能(特别是生成式AI与AI智能体)等前沿技术,对营销全链路(洞察、策略、内容、投放、互动、转化、归因)进行智能化升级,创造新的消费者交互场景与体验,发现、创造并持续满足消费需求的营销新模式

  • 2026-10-26
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2026年H1中国AI原生无代码应用生成平台市场研究报告

区别于传统“高/低代码+AI辅助”模式,AI原生无代码应用生成平台指以大模型等AI能力为核心 支持用户仅通过自然语言,即可快速生成完整、可部署、可迭代真实应用的开发工具。该类平台核心要素包括(1)AI原生:平台架构以AI为核心,具备自主生成代码、智能测试、自动部署等能力,可直接生成完整应用;(2)对话即生成:用户仅通过自然语言表达需求,即可快速搭建并优化可运行应用;(3)应用全生命周期管理:生成的应用前后端能力齐全,支持在线编 辑、预览、发布;(4)零代码低门槛:用户无需编写任何代码,适合零基础非专业人员。

  • 2026-10-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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