AI日报 2026-03-01

📰 今日AI新闻

商业/落地应用

  1. 极客邦科技 AICon 2025 收官:企业级 AI 落地从“能用”到“敢用”的终极答案

    • 2026-02-28 09:48:36
    • 12 月 19~20 日,由北京市石景山区经济和信息化局指导,北京石景山产业发展有限公司主办,北京极客邦科技有限公司、北京飞书科技有限公司承办的全球人工智能开发与应用大会暨石景山数智化转型峰会(AI…
  2. 百度首度披露AI收入占比,全栈能力进入利润兑现期

    • 2026-02-27 18:07:04
    • 从技术研发到商业落地,从B端产业赋能到C端用户服务,再到自动驾驶全球化突破,百度以全栈AI能力构建的“从技术到商业”的闭环全面贯通,AI已从曾经的“成本中心”彻底转变为驱动集团高质量增长的“利润中心”…
  3. 全文|百度Q4业绩会实录:自文心大模型发布以来已在AI投入超百亿

    • 2026-02-27 00:18:12
    • 近期我们发布了文心大模型的2025升级版本,同时主动调整组织架构,以适应快速变化的市场环境。我们将大模型研发团队拆分,按不同方向布局:一支团队继续攻坚基础大模型的前沿能力,保持技术领先。文心大模型在…

技术进展

  1. AI的下一步:智能体

    • 2026-02-28 11:18:00
    • 人的智能有三个方面:信息的收集、信息的处理产生认知、基于认知的行动。大语言模型目前主要的应用形态是ChatGPT这样的聊天机器人(Chatbot),能力集中在前两个方面。但更加有用的机器智能不只停留…
  2. 2025年Agent创业实战指南:从0到1打造高增长AI智能体项目

    • 2026-02-28 01:04:00
    • 2025年,AI Agent(智能体)正从技术概念走向商业落地,全球市场规模预计突破2000亿美元,其中垂直行业解决方案占比达44.5%(890亿美元),年复合增长率46.3%(36氪《2025 A…
  3. **2026春晚“人机共武”刷屏背后:中国AI与机器人正重新定义舞台 **

    • 2026-02-27 00:00:00
    • 2026马年春晚为大家带来一场名副其实的“艺术+技术”盛宴。舞美设计中,AI、AR、XR等技术手段的灵活运用,在虚实之间营造出“人在景中、景随人动”的沉浸立体式视觉效果。大模型首次深度参与到多个春晚…

融资/投资/并购

  1. 贝佐斯旗下AI实验室拟筹数百亿美元 聚焦工业领域并购与转型

    • 2026-02-28 10:49:24
    • 【环球网财经综合报道】据Financial Times等外媒报道,亚马逊创始人杰夫·贝佐斯牵头打造的人工智能实验室“普罗米修斯计划”(Project Prometheus)正筹划大规模融资与并购,计…
  2. 贝索斯AI实验室筹建数百亿美元并购平台

    • 2026-02-27 16:36:00
    • 2月27日消息,贝索斯正推动其人工智能实验室展开更大规模的资本布局。代号为“Project Prometheus”的新公司在去年底完成62亿美元融资,估值约300亿美元(不含新一轮投资)。
  3. 软件股估值暴跌后,AI“大并购”时代来了?

    • 2026-02-27 12:15:04
    • 德意志银行认为目前大多数公司的AI实施进度远落后于市场预期,AI相关市值动荡则推动企业加速并购布局。

📚 今日知识点

  1. 【知识点】AI Agent 系统架构最佳实践: 1、核心架构概览 感知- 规划 - 执行 - 反馈 的智能体核心循环 核心设计原则 Planner与Executor权限隔离 —— Planner只读,Executor按计划执行,从根源避免”越权操作”与”无规划修改”。 2、Agent 的5种应用模式 从简单对话到复杂协作的渐进式能力演进 模式1单Agent对话 简单问答、信息查询场景。用户→Agent→LLM→返回答案的直线流程。 适用:客服…

  2. 【知识点】AI 工程化实战:不学算法也能用好的 LLM 指南: 传统编程:显式的逻辑规则 作为研发人员,我们的日常工作本质上就是在定义各种函数。在传统的软件工程中,这些函数的内部逻辑是确定性的。比如判断一个人是否成年,可以写出以下函数: } 在这种模式下,我们明确知道输入什么参数,经过怎样的判断,一定会得到确定的输出。 但当我们面对“识别图片中是猫还是狗”或“总结一篇文档”这类任务时,规则变得极其复杂且模糊,此时我们无法写一个确定性的函数来完成对应的任务。 …

  3. 【知识点】AI 工程化实战:不学算法也能用好的 LLM 指南: 一. 大模型 传统编程:显式的逻辑规则 作为研发人员,我们的日常工作本质上就是在定义各种函数。在传统的软件工程中,这些函数的内部逻辑是确定性的。比如判断一个人是否成年,可以写出以下函数: } 在这种模式下,我们明确知道输入什么参数,经过怎样的判断,一定会得到确定的输出。 但当我们面对“识别图片中是猫还是狗”或“总结一篇文档”这类任务时,规则变得极其复杂且模糊,此时我们无法写一个确定性的函数来完成…

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