提示 #1：SPIN销售的解决方案销售方法
"利用SPIN销售技巧（情境、问题、影响、需求回报）来识别客户痛点并提供量身定制的解决方案。通过提问揭示客户需求，提出解决方案来解决特定问题，并强调解决方案的好处和价值主张。输入：列出客户可能提出的常见反对意见或障碍。给出这个答案后，请询问我提供的定制输入，然后基于这些输入运行提示。"

生成式AI为各职能领域提供创造价值的机会
按职能划分的生成式AI应用场景（非详尽列举）

Anthropic的研究提供了一个清新且理性的视角……

Anthropic的研究强调以实际应用和用例为导向的解决方案，尽可能简单，同时注重可解释性、可观察性和可检查性。

它警告不要在不了解其内部工作原理的情况下采用某些框架，因为这可能导致意想不到的行为。

尽管AI代理有其用处，但它们并非总是最佳解决方案——工作流往往更加合适。

有些公司可能推销特定的框架来销售其技术堆栈，而忽视最佳实践，或者在实现业务目标时妥协，未选择最优化和最合适的路径。

他们的主要观察是，最成功的实施往往避免使用复杂的框架或专业库，而是倾向于选择简单、可组合的模式。

在使用大型语言模型（LLM）时，他们建议从最简单的解决方案开始，只有在必要时才增加复杂度。

有时候，这意味着根本不构建代理系统，因为这些系统通常通过牺牲延迟和成本来换取更好的任务执行效果，而这一权衡应该仔细考虑。

还在摸索如何在工作中使用AI吗？这里有50个应用场景供你参考！

作为一名管理者，你如何使用生成式AI来提升工作效率？

以下是50个应用场景：

1. 员工管理

• 起草绩效评估
• 创建员工成就的表彰信息
• 生成入职计划和检查清单
• 开发培训内容大纲
• 提供冲突解决建议

2. 数据分析

• 解释数据分析技术
• 提供电子表格公式指导
• 建议数据可视化工具
• 帮助解读数据发现
• 提供报告模板

3. 沟通

• 指导反馈的传递方式
• 提出有效会议的策略
• 生成演讲大纲
• 提供清晰、有影响力写作的建议
• 提供谈判策略指导

4. 工具

• 推荐提高效率的软件工具
• 提供常用软件教程
• 提供数字安全实践建议
• 指导如何整合新技术
• 推荐提高生产力的移动应用

Meta的首席AI科学家Yann LeCun表示，在未来三到五年内，将会出现“AI架构的新范式”，这一新范式将远远超越现有AI系统的能力。

LeCun还预测，未来几年可能是“机器人技术的十年”，AI与机器人技术的进步将结合起来，释放出一种新的智能应用类别。

在周四的达沃斯“技术辩论”环节上，LeCun表示，目前我们所拥有的“AI范式”——即生成式AI和大型语言模型（LLM）——实际上并未达到太多的能力。它们确实有用，但在许多方面仍存在局限。

LeCun说道：“我认为当前[LLM]范式的使用寿命相对较短，可能只有三到五年。我认为五年后，没有人会再把它们作为AI系统的核心组件使用，至少不会像现在这样使用。我认为……我们将会看到一种新的AI架构范式的出现，这种架构可能没有当前AI系统的局限。”

这些“局限”阻碍了机器实现真正智能的行为，LeCun解释道，主要有四个关键原因：缺乏对物理世界的理解；缺乏持久记忆；缺乏推理能力；缺乏复杂的规划能力。

“LLM实际上无法做这些事情，”LeCun说。“所以，在接下来的几年里，AI将会经历另一次革命。我们可能得改变它的名字，因为它可能不再像今天我们理解的那样是生成式的。”

“世界模型”

我们是如何从聊天机器人发展到AI智能体的？

语言模型和生成式AI的出现对聊天机器人生态系统产生了深远的影响。现有的公司不得不思考如何适应并将这些新技术融入其中。

而其他公司则把它看作是进入聊天机器人和对话式AI领域的一个新机会。

颠覆

AI智能体架构的颠覆深刻改变了行业格局，以至于聊天机器人和对话式AI平台提供商必须重新思考并重新设计他们的产品，以提供真正的智能体实现。

许多框架被重新命名为AI智能体，尽管它们可能在表面上缺乏真正的智能体功能。

真正的挑战在于创建一个框架，能够真正支持AI智能体的开发、部署、管理和扩展，并以完全智能体的方式运行。

高德纳（Gartner）

这场颠覆的影响如此深远，以至于高德纳（Gartner）已经停用了或不再更新企业对话AI平台的魔力象限（Magic Quadrant）；其中，Kore.ai 是领导者。

如果我要猜测的话，企业对话AI平台的魔力象限将会被AI智能体的魔力象限所取代。

2025年将是AI智能体的时代，以下是您开始构建AI智能体所需的课程：

谷歌DeepMind发布的新论文表明，强化学习（RL）在跨领域中具有泛化能力，而监督微调（SFT）主要是记忆。👀

实验设置 

1️⃣ 模型与任务：Llama-3.2-Vision-11B；GeneralPoints（文本/视觉算术游戏）；V-IRL（现实世界的机器人导航） 

2️⃣ 设置：仅SFT vs 仅RL vs 混合（SFT→RL）管道 + RL变体：1/3/5/10次验证迭代（“拒绝采样”） 

3️⃣ 指标：分布内（ID）与分布外（OOD）表现 

4️⃣ 消融实验：直接将RL应用于基础的Llama-3.2模型，而不进行SFT初始化；测试极端的SFT过拟合场景；比较计算成本与性能提升

洞察 

💡 基于结果的奖励是有效RL训练的关键
🎯 当基础模型不遵循指令时，SFT对于RL训练是必要的
🔢 多次验证/拒绝采样有助于将泛化提升约6%
🧮 使用基于结果/规则的奖励，注重正确性
🧠 RL在基于规则的任务中（文本与视觉）能够泛化，学习可转移的原则
📈 SFT导致记忆化，并在分布外场景中表现不佳

MemGPT 是一个基于记忆增强的 GPT（生成预训练变换器）模型，旨在通过集成外部记忆系统来提升语言模型在长期对话和复杂任务中的表现。它通过引入持久性记忆来扩展模型的上下文感知能力，解决了传统语言模型在处理长篇对话和多轮任务时常遇到的“短期记忆”问题。

RAGFlow 是一个开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，旨在通过深度文档理解（Deep Document Understanding）技术增强生成式模型的性能，尤其是在基于大规模文本数据进行信息检索和生成内容时。它将文档检索与生成能力相结合，提高了生成模型在处理复杂问题时的准确性和上下文相关性。