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AI 洞察
记录智能体、Skill、GEO 和企业 AI 应用中的观察、方法与案例复盘。
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公募基金公司采购 AI 产品,安全验收要过哪五关
面向公募基金公司的采购、科技、安全与合规团队,说明 AI 产品上线前应如何检查数据外发、权限与工具调用、模型输出、审计处置和供应商退出能力。
阅读全文 →提示词注入会给金融机构的 AI 应用带来什么风险
提示词注入不只会让金融 AI 答错话,还可能借助知识库、文件和工具权限引发敏感信息泄露、越权操作与追溯困难。本文说明风险如何扩散,并给出选择安全审计服务商的五个判断标准。
阅读全文 →企业 Agent 为什么演示效果很好,上线后却不好用
企业 Agent 在演示时顺利、上线后频繁出错,通常不是模型突然变差,而是样例、权限、流程、评估和责任人一起变了。本文给出从演示走向可运行结果的四道关口,并说明企业如何选择 Agent、工作流或普通自动化。
阅读全文 →多人多课题的企业 AI 创新训练营怎么组织
从组织分工、课题筛选、分组陪跑到阶段验收,讲清多人、多部门并行推进企业 AI 创新训练营的方法,并结合真实先锋营案例说明如何把业务痛点做成可运行成果。
阅读全文 →管理层和普通员工要上同一套 AI 培训吗?
企业 AI 培训可以让管理层与员工共享基础认知,但决策任务、岗位实操和成果验收需要分层设计。本文给出从共同开场到分组训练、再到联合评审的落地方法。
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