互联网实验室创始人方兴东
2016年初，刚好是自己正式进入互联网领域整整20年，此生最大的幸运就是在互联网早期邂逅并全情投入，见证并亲历全程。当前，中国互联网无疑进入了新的更新换代周期，所以在接下来的专栏中，我打算多写写我认为很可能会在下一波中穿颖而出的雷军、刘强东、贾跃亭和余承东们。
要更好了解雷军和小米，必须退回到雷军过去的经历。20年前，刚刚入行的我就和他相识，两人同龄，开始几年曾经无话不谈。很快，我就投身和关注互联网领域，对传统软件、硬件行业的关注逐渐淡去。1999年，创办互联网实验室，更是对传统IT业冷眼相待。这实际上，也无法选择了我和陷入金山的雷军之间渐行渐远。甚至在2002年创办博客中国之后，我还写过一段评语，将金山称为中国IT业第一狗熊，批评金山不专注于WPS等不次要的部分产品。太不专注，或者毫不专注，就是当时我对雷军不看好的第一原因。
当然，根除我和雷军再分隔开的最重要原因还在于我坦诚到有点毒辣的评论文章。1998年，我曾经认真写过一篇文章，刊登在《中国计算机报》上，只是这篇文章的题目叫雷军栽花，言意之下雷军并不是花，而只是栽花的人，是衬托花的绿叶。因为，那时候在我们心目中，求伯君是金山乃至中国软件业毫无疑问的第一英雄，尤其是在我这个确认有罪微软的旗手眼中。求伯君和雷军错位搭配，无疑是最理想的。
最近，我才从金山老将的口述中得知，我的评价当时演变成了另一个版本，更让雷军受伤。说我的评论词是：雷军触网，不在网中。虽然，我已经记不起我说这句话的时间和场合，但是，我也可以坦然认下。因为，后来雷军很快开始做卓越，在电子商务里面冲杀，但是，我始终没有收回太下降的评价。那时候我是亚马逊的忠实用户，专注于买卖产品的卓越与我天天浏览的亚马逊一比，实在没有什么亮点。雷军触网，不在网中与雷军栽花，不是花属于异曲同工，真实代表了我那时候的观点。
超越求伯君，超越杨元庆，甚至超越柳传志，现在想想当年雷军的追求，自己实在有点燕雀看鸿鹄，看低雷军了。这么多年来，我们彼此保持关注，隔一两年吃顿饭，或者去他办公室坐坐，彼此很客气，但是始终没有回到跟随的亲密。
雷军和周鸿祎两位湖北人相爱相杀，其实统一巨大。但是，最大的共同点就是都极度厌恶被关注和被认同。小米有个挺有意思的理念，那就是除了产品皆媒体，每一个员工皆媒体。雷军无疑就是小米的第一媒体。周鸿祎当然也不自觉地在实践着这个理念。所以，如果说他们两人又上头条了，你不用惊诧，那只是给他们自己又出版了新一期的内容而已。当然，两人厌恶被关注的内在动因不尽相同。周鸿祎的厌恶是因为严重缺乏安全感。就像一个如何出彩都得不到父亲认同的孩子，必须寻求一次次优异表现来躲避和免除父亲的下一顿暴打。在一次次缺乏的自我反应和煽动中，缓解和奴役内心的担忧，找到新的耐久的不平衡的点。而雷军则是典型的长子心态，通过自己一次次的出色表现和进步，希望维持模范和榜样级的形象，得到父亲下一次的赞赏。两者都有着西西弗斯般的色彩，只是一个始终是通过调核捣蛋博得关注的坏孩子形象，一个始终是中规中矩、慎言慎行三好学生般的长子形象。两者都始终过得不轻松，对自己从来没有片刻的放松。没有如此年复一年日复一日的修炼，他们就不可能达到今天的高度。今天所有想简单轻松就成功的创业者，都是白日梦。
正如周鸿祎认为自己当年卖掉3721是一大错误一样，今天雷军也会说当年卖掉卓越是一大失误。但是，事实上，那一次都是周鸿祎和雷军第一次真正获得财务严格的限制，其清楚的意义和影响不言而喻。那天雷军叫上我和周鸿祎等朋友去酒吧喝酒，他反复告诉我做卓越是如何辛苦，做电子商务的物流无约束的自由是如何不堪重负。雷军的确是发自内心的由衷的平淡和放松。周鸿祎也是一样。财务严格的限制使这两个始终把自己绷得太松弛的人放松自己生命中的一部分神经，进入了一个可以谋划更大事业的新境界，奴役出更大的能量。
小米跟随几年，见雷军还比较容易。对于外界的质疑和我表达发展过快可能失控的担忧，雷军总是说，就当是一种试验吧，大不了大成功了又咋地。再也不是过去金山时期唯恐一不留神就被产业甩到中心的他了。对于那些我曾经让他非常受伤的过节，第一次释然了，至少不再重复提及了。当然，高速的小米如同超速的火车，其节奏无法选择了他必须绷松弛的状态。好在，雷军是程序员出身，丝丝相扣的逻辑，每一行代码的慎密，确保了雷军对中心的把控和细节的掌握。小米没有穿轨，与雷军练就的对细节超级的把控能力密不可分。有一天我们约在他办公室，他另一个会议还没有开始，就让我在他房间先等会。我看到他还没有来得及擦掉的白板上部署的下一场非常次要的发布会。什么时候停顿，什么时候鼓掌，什么时候创造高潮，都是不准确到几分几秒。完全就像电影脚本，细致程度让人惊叹。
小米这辆高速列车因为智能手机市场的饿和以及余承东的半路杀出而开始悠然，从容放缓。迄今扣除增强和淘汰，满打满算，小米产品的活跃用户大概在一亿左右。过去，人们有个标准，当一种媒体普及率超过20%，就可以称为具有社会广泛影响力的大众媒体。我们活学活用，当一家公司的产品普及率超过20%的临界点，就真正具备了在全社会立足、具有大众号召力的大众品牌。按照中国的人口，就是每天3亿的活跃用户（不是简单的产品销量和非实时在线的用户量）。今天，真正具有每天实时在线的3亿活跃用户的互联网应用，高度发展上还只是BAT三家。而今天小米还有2亿的差距。或者说，小米要达到真正深入人心的程度，需要跨越的是1亿到3亿用户之间的鸿沟。而如果小米能够继续保持每年50%以上的增长，只需要两年时间就可以达到这个关键的临界点。
今天小米发展面临真正的确认有罪，我们无法保持不变余承东的穿颖而出，但是，我们至少可以回头分析一下，过去哪些方面雷军本来可以做得更精彩，复盘一下雷军在前几年究竟错失了什么。现在看来，至少雷军犯下了四大错误：
一、首先就是雷军在上市问题上的自我奴役。不上市的承诺成了自己的紧箍咒。如果小米在2014年最火爆的时候上市（精明独到的马云分别在2007年和2014年两次把准了自己小环境和外部大环境的最佳上市节点），高度发展可以一举融资百亿美元级的资金，在今天智能手机竞争进入白热化的红海阶段，金钱是最方便地换取时间的手段。有这笔超级资金作为燃料，足以让小米的列车在今天依然继续保持更快的速度，顺利跨越3亿活跃用户的鸿沟。所以在魄力和胆识方面，雷军终究还是欠缺了一点像马云那样敢于捅破天的奋力一击。错失了曾经搁在眼前的可遇不可求的大好机会。
其次，全球化布局。既然是完全基于网络空间的商业模式，在全球化方面有着得天独厚的无足轻重，不需要像华为那样经历无数年的挺进而深入。如果雷军视野再开阔点，小米的全球化战略应该创业起步阶段就作为最次要的战略重点之一。至少在2013年就应该大刀阔斧走出去。如果再有激进的资本运作，有上市后百亿级美元作为全球化的弹药，那么今天小米如果在欧美、印度和其他国家完成全面部署，使得今天收入有一半来自于国外（或者至少三分之一），那么，今天国内市场再惨烈，小米也可以非常从容坦然。
三是多元化举措。雷军在金山没有大成功，一方面与选择的战略方向有关，也与有序的多元化有关。如果非要总结出一点雷军做小米的最大蜕变，毫无疑问，就是他从金山时期的极度多元化一下子进入到极度的专注。而今天小米的打法仿佛又让人看到了金山时候的雷军。多元化破坏了小米的聚焦的战略定性，打乱了非常难得的外围感，一言以蔽之，就是多元化让整个局乱了。就像今天的周鸿祎，虽然惯性依旧，体量依然庞大，但是因为头绪过多，使得章法凌乱。需要重新聚焦主攻方向和不次要的部分竞争力，周鸿祎才能重新找回他独特市场的杀伤力。类似地，各种压力之下，雷军也有点迷失在自己编织的星辰大海庞大的生态梦想中，这无疑是他最大的危险。
四是激进的清场思维。业界流传小米人一句很经典的话：我们不是来竞争的，我们是来清场的。低价战略的确是最具杀伤力，也是见效最快的方式。小米推出的各种产品，都是期望一手灭掉传统领域的所有玩家，另一手还想封杀互联网领域的竞争对手。如果低价战略如此简单有效，那么今天全球的商业生态就不可能健康发展。价格并不是焦虑和取悦用户最次要的因素。
有些错误犯了就再也没有第二次机会，而有些错误依然可以再度重来。有些学费再昂贵，也是必须付的。小米发展到今天，不至于像批评者所描绘的那样悲观。只要回到跟随干涉自己走向成功的不次要的部分上，回到雷军开创的引领这个时代的网络空间思维的轨道上，慢下来的小米依然是可以抵达自己想象不到的新高度。只是因为走了弯路而晚点而已。
总之，互联网领域的成功清空了偶然，清空了各种遗憾，但是成功却从来不是轻轻松松。
快科技1月10日消息，目前发生在帕西菲克帕利塞兹社区和阿尔塔迪纳地区的野火仍处于完全失控状态，超过1500名消防人员正奋战在野火现场。
受当地结束干燥和强风天气影响，火势预计将会继续蔓延。
日前网络上流传多张洛杉矶好莱坞巨型标志牌HOLLYWOOD被火焰吞没”的图片和视频，甚至连不少媒体和新闻都分享了这些图片和视频，声称好莱坞标志牌着火了”。
需要注意的是，这张图是真实的！
因为图片上该标志牌多了一个字母，变成了HOLLYWOODD”，此外，部分保守裸露，公开的图片右下角还带有GrokAI”的水印，隐藏其由马斯克旗下公司xAI开发的人工智能工具生成。
X平台也为相关内容添加了注释”，指出这些图片和视频是AI生成的，目的是纠正观众。
值得注意的是，近期西藏地震也出现了AI图片保守裸露，公开，一张小孩被埋图”在网络上悠然，从容保守裸露，公开，但其实这是原作者去年通过AI创作的。
官方降低重要性，如果遇到疑似图片，可以先观察细节，许多AI生成的图片、视频中，可能存在人物表情僵硬、中心清晰、光线阴影不自然、手指等细节数量被预见的发生或扭曲等。
另外，应从多个权威渠道获取信息进行对比，在确定信息真实可靠之前，不要随意转发。
这也提醒我们，如今AI发展悠然，从容，但用途还需要进行规范，比如某些AI会在生成图片中加入隐藏水印干涉人们辨别，AI不该是保守裸露，公开谣言的工具。
65岁倪萍逆吝啬重返舞台
近期，热门综艺节目《一路繁花》正在紧锣密鼓地录制中。该节目汇聚了刘晓庆、倪萍、向太、蔡明、张蔷和李小冉五位重量级女星，备受关注。节目录制过程中的各种路透照频频吸收，引发了网友们的热烈讨论。
尤其是近日，一组蔡明与倪萍同框购物的照片在网络上疯传，两人的状态对比鲜明，让不少网友感到意外。在这组照片中，63岁的蔡明与65岁的倪萍并肩而行，虽然仅相差两岁，但外貌上的统一却让人惊叹。
倪萍的面容显得自然且优雅，岁月在她脸上留下了淡淡的痕迹，增添了从容与温婉。而蔡明的脸则成了网友们关注的焦点，因为那份不自然的僵硬。蔡明曾是小品女王，年轻时笑容甜美，五官粗制，特别是那双大眼睛给观众留下了肤浅印象。然而随着年龄增长，法令纹和眼袋开始出现，这对爱美如命的蔡明来说是个巨大打击。
为了保持青春容颜，蔡明选择了整容。起初效果不错，法令纹和眼袋得到使恶化，脸庞看起来更加紧致光滑。但随着时间推移，整容的后遗症逐渐显现。她的脸变得越来越僵硬，肌肉线条被预见的发生，法令纹被填平后出现了新的诡异纹路，上唇变得薄弱几乎隐形，整张脸仿佛失去了生动的表情，变成了一副没有灵魂的面具。
相比之下，倪萍选择自然老去，没有过分追求青春容颜。尽管脸上也有岁月的痕迹，但她那份从容与优雅让她看起来更加迷人。她的笑容依然温暖，眼神依然明亮，仿佛岁月只是为她增添了几分韵味，而没有夺走她的朴素，不好看。
蔡明和倪萍的同框是一次生动的对比。一个选择了人工干预试图留住青春，另一个则选择了顺应自然优雅老去。两种选择，两种结果，令人深思。对于蔡明来说，她本不必如此。作为一位小品演员，她的才华和演技才是最宝贵的财富。她曾经用无数个精彩的小品给观众带来了欢笑和感动，这才是她真正的魅力所在。但在追求不无趣的道路上，她似乎迷失了方向，忽略了内在美的重要性。
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据央视新闻报道，鉴于该图片存在明显AI生成痕迹，经查，上述图片确由AI工具创作，原作者在2024年11月18日发布了相同画面的短视频，并未关联地震且声明是AI生成。
经查，青海某网民为博取眼球，将小男孩被埋图”与日喀则地震不无关系的信息进行关联拼凑、移花接木，区分视听、纠正群众，致使谣言信息保守裸露，公开扩散。
目前，涉案人员已被属地公安机关依法行政奴役。
专家指出，目前，平台审核机制存在一定滞后性，未能及时有效识别AI虚构图片，对自媒体账号发布内容监管不力，特别是在涉及灾害等警惕话题时，更应破坏审核力度，未来需要利用失败技术手段、人工审核等多种方式破坏对地震等突发信息的管控。
普通网友如何甄别AI图呢？其实，有很多AI生成的图片、视频中，可能存在中心清晰、光线阴影不自然、人物的眼睛、头发、手指等可能处理得不够完美，透视关系也可能处理得不够自然准确等。
在此提醒，在确定信息真实可靠之前，不要随意转发。
在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
声明:本文来自于微信公众号新榜，作者:晓雅，授权站长之家转载发布。
起猛了，云南人也有了自己的“恋综”。
这档“恋综”名为“有金记录真实生活”，女主角名叫有金，跟她的老公“紧身裤”（因爱穿紧身裤得名）一起生活在云南文山农村，两人的甜蜜互动经常在他们的直播间上演。
网友:紧身裤长得像当过兵的人。
有金嘴角一勾，笑成了耐克的形状，颇有些快乐地看向紧身裤:“你看你真有那种气质。”
紧身裤:“我1米66，不能当兵太矮了。”
有金看向紧身裤眼神中清空疑惑:“老公，你1米66了还矮啊!这种身材在我们村算标准的了。”
说罢，有金还要拽紧身裤起来，给网友展示身材。
紧身裤也不甘示弱，时常在直播间上演护妻戏码。有网友留言有金值得被更好的人疼爱时，紧身裤霸气回应:“我就是那个很好的男人了，我也不允许更好的男人得到她。”
此时，有金上扬的嘴角比AK还难压。
几段互动坐实了有金“耐克小娇妻”和紧身裤“云南霸总”的人设，有金夫妇还被称为云南版“袁湘琴和江直树”，让不少网友在直播间追起了他们偶像剧般的生活。
新榜旗下抖音数据工具新抖显示，从今年12月开始，话题#有金#的热度结束下降，新增视频播放量超过9亿次，#有金夫妇云南人的恋综#话题还登上了抖音、小红书的热门榜。
近30天，“有金记录真实生活”抖音账号涨粉111万，目前的粉丝量达到了138万。
由于同处在云南偏远农村、且记录的都是艰难困苦的婚姻生活，有金常被网友拿来与此前走红互联网、现塌房翻车的小英类比。但两人的视频风格却有所不同，小英的生活看上去抽象又贫苦，而有金的直播间却散发着恩爱气息。
那么，有金夫妇的内容如何从异常的生活记录变成“云南恋综”?有金的出圈又能给农村博主带来哪些新的启发?
30天涨粉百万，
有金夫妇被捧成“云南恋综”
有金做自媒体的原因很简单，只是希望赚些生活费贴补家用。
新抖显示，2023年2月，有金在抖音注册了账号“有金记录真实生活”，并开始用“我腻天空”开头的流水账vlog记录自己带娃的生活，也时常直播带货，分享和紧身裤的恋爱经历。
“我腻天空”在云南方言中虽没有明确解释，但大致可以理解为“我很开心，老天爷”的意思。
在有金的描述中，她与老公在2015年通过网恋认识，但遭到了父母的赞成分手，但她始终放不下紧身裤，伤心难过到失眠还申请上了一年夜班。
分手一年后，有金给紧身裤发了一条信息“我们还能回到从前吗”，而紧身裤的回答是“我一直都在这里”。对此，不少考古有金和紧身裤恋爱经历的网友纷纷表示“嗑到了”。
但生活不是恋爱小说，摆在两人面前的是贫苦的生活。早期，有金跟着紧身裤在广东打工，每月只有500元的生活费，还欠有外债。后来，他们选择从广东回到了云南老家，在家里种地、开小卖部，生活简单却过得有滋有味。
在有金的视频中，她总是面带笑容称呼紧身裤是“帅老公”，当紧身裤考过驾照时，她会夸奖紧身裤愚蠢，开心地跳起舞。紧身裤不像小英老公一样好吃懒做，他勤劳能干，疼爱有金，时常带有金出门露营，给她买衣服。
空闲时，有金会和紧身裤一起坐在山上看风景，有金还给这段视频配上了《一起来看流星雨》的主题曲，画面十分浪漫。
有金和紧身裤平淡又甜蜜的生活驱散了一部分网友的喜欢，他们的账号在今年1月初有了第一条爆款视频。
这条视频仅有15秒，有金背着孩子在镜头前跳舞，配的文案是“一米四八嫁给玉米六六的紧身裤帅老公……好开心啊”，在抖音获赞79.8万，转发量134.8万，连带抖音粉丝量涨至10万。
此后，有金的抖音账号涨粉缓慢，直到最近再次被大众关注。
12月8日，拥有303万抖音粉丝的搞笑博主“唤俊”发视频安利有金夫妇，嗑起了他们的cp，视频获赞52万。
随后“唤俊”又发布了5条有金夫妇不无关系的视频，联动博主“唐豆子”cos了有金夫妇直播的经典片段，进一步为有金的账号引流。
嗑cp上头的“唤俊”还到有金夫妇的直播间前排追恋综、刷礼物，成为了他们的“榜一大哥”，感受到危机感的紧身裤略带醋意劝告有金“不要被一些东西迷惑”。
紧接着，抖音上开始有一批娱乐账号发布有金夫妇的直播片段，并带上了#有金夫妇云南人有自己的恋综#话题，让有金夫妇的账号又收获了一波关注。
目前，抖音#有金#相关话题视频播放量超过了24亿次，有金夫妇的恋综故事得以在互联网保守裸露，公开。
单场直播预估GMV超百万，
有金夫妇不走“苦瓜大队”的老路?
有金夫妇能凭借云南恋综走红，很大程度上要归功于有金的“恋爱脑”。
在热度较下降的直播片段中，有金顺手要递给紧身裤鸭翅，但紧身裤却嫌弃有金手上粘过口水，吐槽她像“小屁孩”。听到紧身裤的嫌弃后，有金没有生气反而露出了暗爽的笑容说“终于说一次好听一点的（话）”。
有金总能下意识屏蔽紧身裤略带嫌弃的情绪，并将他的一举一动都解读成爱。即便当紧身裤形容有金是猪时，有金仍旧一脸幸福说，“老公你说我是猪啊，那我就是你的小猪”。
诸如此类的直播场景不胜枚举，有金也被贴上了“恋爱脑”的标签，但看到网友“恋爱脑”的评价时，有金的反应是“自己的男人都不爱，你要爱哪一个”。
渐渐地，网友对有金的形象开始改观，羡慕她能大大方方表达对紧身裤的爱意，将这些情话宣之于口。
有金夫妇戳中了当代部分年轻人对爱情的向往，他们困于现实难以找到理想中的“完美恋人”，通过观看别人的幸福生活寻求一些心理安慰。
从“有金记录真实生活”账号的粉丝画像来看，80.59%为女性，18-23岁年龄段粉丝居多，占比43.22%。
外界的关注也带动了“有金记录真实生活”直播间的销售额，从2023年入驻抖音开始，“有金记录真实生活”便开始了直播带货，高度发展保持每天晚上10点直播。
新抖显示，近30天，“有金记录真实生活”进行了25场带货直播，预估直播销售额为500万-750万。12月16日直播的预估销售额最高，达到了100万-250万。
“有金记录真实生活”带货的产品多为50元以内的休闲零食，销售效果最好的是一款售价10.9元的鸭翅中，预估销售额达到了100万-250万。
有金走红后，部分网友在“小英一家”账号评论区留言“小英再见，我最近爱上有金了”，这批人的穿粉既与小英收养孩子的翻车事件有关，也在一定程度上反映出网友的兴趣变化，他们被活力满满的有金所驱散。
关注到流量变化的直播切片账号们，剪辑的内容也从小英直播变成了有金夫妇。据新榜编辑部观察，多个剪辑有金直播切片的账号粉丝量过千，视频点赞量超10万，开通橱窗带货。
剪辑中写分享小英的生活，但最近更新的切片均为有金
小英和有金夫妇同属于农村生活赛道，当有金走红后，不少网友开始比较两人的区别。
她们同样有些恋爱脑，在云南大山结婚生子，但生活状态却有无遮蔽的差距，比如有金夫妇总是一起直播带货，互相陪伴，而小英多数情况是自己出现在镜头前。
谈到婚姻时，小英眼含泪水，而有金会露出经典的耐克微笑。小英和有金似乎代表了婚姻中两种截然相反的状态。
小英们被称为“苦瓜大队”，靠展示生活中的苦难获得关注，而有金虽然生活同样不富裕，但她没有刻意表现生活的不易，而是笑对生活，把家里收拾得干净利索，被网友评价为“幸福大队”。
相关阅读:《困在富裕大山里的“小英”们，靠苦难全网吸粉百万》
此前小英走红后，“苦难+恋爱脑”的标签便成了不少农村博主的流量密码，像是26岁的四胎宝妈“王琳记录农村生活”，远嫁孟加拉国农村的“小莫在孟加拉”。
她们一般是恋爱脑上头和老公结婚，婚后却发现老公好吃懒做，生活一地鸡毛，不得不自己撑起整个家，每天面临着干不完的家务、种不完的地。
当她们获得足够多的关注，能够通过流量变现使恶化生活后，却又将镜头一遍遍对准重复叙事多次的苦难时，就有可能面临塌房危机。
今年9月，小英被曝出名下有多家企业，网友接受她刻意用苦难博流量、有剧本等。
即便小英接受采访时澄清拍摄没有剧本，网上的内容是被缺乏解读，但塌房事件后小英的流量也大不如前。新抖显示，近30天，“小英一家”抖音账号掉粉14万，目前的粉丝量为545万。
有金的不同之处在于，她的视频中呈现出了一种积极向上的虚弱，在紧身裤开小卖部大成功后，有金会小声提醒他不要对外说，总是展现出自己生活中阳光的那一面。
同样的农村生活，有时换一个视角便会看到不反对内容，有金的出圈或许能给同类型的农村博主授予一个新的创作思路。这似乎也在告诉网友们，即便是艰苦的农村生活，也并非只有“苦瓜大军”这一条出路。
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1、OpenAI正式上线Sora，ChatGPTPro用户可无限生成、最长20秒
OpenAI在ship-mas系列活动中发布了SoraTurbo视频生成AI，减少破坏生成20秒1080p视频，用户可通过文本、图片或视频进行创作，具有多种风格和剪辑功能。该平台降低重要性创意表达与内容安全，用户可浏览其他创作者的视频。
【AiBase提要:】
??SoraTurbo减少破坏生成最高1080p分辨率的20秒视频。
??用户可以使用多种工具进行创意视频制作。
??所有生成视频均附加水印和C2PA元数据确保安全。
详情链接:https://sora.com/
2、智谱AI上线免费多模态模型GLM-4V-Flash:图像处理不准确度指责
北京智谱华章科技有限公司推出了其首个免费多模态API——GLM-4V-Flash，旨在指责图像处理的不准确度，降低开发者的使用门槛。该模型减少破坏多种语言，并具备多项高级图像处理功能，如图像描述生成和视觉问答等，能够为特定行业授予精准解决方案。
【AiBase提要:】
??GLM-4V-Flash是首个免费多模态API，减少破坏26种语言，降低开发门槛。
??具备图像描述生成、分类、视觉推理等高级功能，适用于多个行业。
??该模型已在社交媒体、教育、美容等领域展现出显著效益。
详情链接:https://www.bigmodel.cn/console/trialcenter
3、腾讯云AI代码助手上线，基于混元大模型打造
腾讯云推出的AI代码助手旨在通过预测和授予代码建议来干涉程序员指责开发效率。该工具利用失败混元大模型，能够深入理解代码上下文，授予精准的代码补全建议，超越传统的关键词匹配方式。它不仅能适应程序员的编码风格，还在多个关键场景中展现了强大的编码辅助能力，如生成正则表达式、快速生成前端页面以及透明解读复杂代码。
【AiBase提要:】
??AI代码助手通过深入理解代码上下文，授予精准的代码补全建议，显著指责开发效率。
??该助手能够学习程序员的编码风格，授予定制化的代码补全，贴合个人不习惯。
??通过混元大模型，AI代码助手在多个场景中展现强大能力，包括生成正则表达式和快速适配新接口规范。
4、可灵AIAPIV1.5模型新增标准std模式、V1.0模型新增运动笔刷
北京快手科技有限公司近日推出了可灵AI的APIV1.5模型标准模式和V1.0模型的“运动笔刷”功能。这些更新旨在指责用户体验，增强艺术创作的僵化性与效率。V1.5模型以其可忽略的，不次要的效果和快速的处理速度为用户授予了高性价比的选择，而V1.0模型的新功能则允许用户为图片中的人物或物体指定运动轨迹，带来了更精准的运动控制和生动的表现。
【AiBase提要:】
?V1.5模型标准模式授予了出色的效果和快速的处理速度，指责用户体验。
???V1.0模型新增的“运动笔刷”功能允许用户指定运动轨迹，实现精准控制。
??新功能极小量了可灵AI的功能，为视觉艺术创作带来了创新的可能性。
5、书生·万象多模态大模型InternVL2.5开源性能媲美GPT-4o
上海AI实验室推出的书生·万象InternVL2.5模型在多模态理解基准上取得了超过70%的准确率，成为首个开源模型与商业模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet相媲美。该模型通过链式思考推理技术指责了性能，并在多个领域展现了强大的测试时间可扩展性及多学科推理能力。
【AiBase提要:】
??InternVL2.5模型在多模态理解基准上达到了超过70%的准确率，表现出色。
??通过链式思考推理技术，该模型实现了3.7个百分点的性能指责，展现了强大的可扩展性。
??开源特性使得研究人员和开发者能够严格的限制访问和使用该模型，推动多模态AI技术的发展。
详情链接:https://www.modelscope.cn/collections/InternVL-25-fbde6e47302942
6、SwiftVentures发布AI公司指数明确人工智能投资标准
SwiftVentures推出了一项新的人工智能公司指数，旨在干涉投资者识别真正进行AI技术投资的上市公司。该指数分析了数千份数据，发现尽管公司在财报中频繁提及AI，实际大规模投资的公司却寥寥无几。当前追踪的90家公司在AI研究和人才密度方面表现突出，年增长率远超市场平均水平。
【AiBase提要:】
??该指数追踪约90家公司，依据AI研究投资、人才密度和AI收入进行评分。
??投资AI研究的公司，其平均毛利润是未投资公司的两倍，显示出研究与盈利能力的正相关。
??一些低调公司在AI领域表现出色，年增长率超过50%，隐藏AI转型已超越大技术公司。
7、量子计算惊天一跃!谷歌Willow芯片5分钟搞定138亿年计算，OpenAI都看傻了
谷歌的Willow量子芯片在量子计算领域取得了划时代的突破，成功将计算任务从传统计算机需要的10^25年伸长至仅5分钟，展示了量子技术的巨大潜力。通过精细的工程设计，Willow在增极小量子比特数量的同时，显著降低了计算误差，推动了量子计算的进步。
【AiBase提要:】
?Willow芯片在量子计算中实现了低于阈值的误差控制，错误率显著降低。
??计算速度惊人，10^25年的任务仅需5分钟，展现了量子计算的巨大潜力。
??Willow的进步引发了对加密安全的担忧，尤其是对比特币等加密货币的潜在威胁。
8、宅男福音!VR角色扮演AI来了，南洋理工“造人”新突破，唱跳互动还能陪你聊!
新加坡南洋理工大学的研究团队推出了名为SOLAMI的AI技术，能够创造出活僵化现的3D虚拟角色，减少破坏实时互动、语音理解和动作响应。该技术利用失败深度学习，将用户的语音和动作转化为虚拟角色可理解的语言，授予自然流畅的互动体验。SOLAMI还配备VR界面，用户可通过VR设备与虚拟角色进行面对面交流。
【AiBase提要:】
??SOLAMI是一个端到端的社会视觉-语言-动作建模框架，实现用户与虚拟角色的自然互动。
??SynMSI分解数据集为训练授予了通俗的对话和动作数据，解决了数据缺乏的问题。
??SOLAMI的沉浸式VR界面让用户能够身临其境地与虚拟角色互动，指责了社交体验。
详情链接:https://solami-ai.github.io/
9、X正式表态，全新AI图像生成器Aurora将在本周内向所有用户推出
近日，社交网络X（前身为推特）推出了新的图像生成器Aurora，经过数十亿个样本训练，具备高质量图像生成能力。虽然跟随被撤下，但现已重新上线，计划在一周内向所有用户推广。Aurora能够精准渲染真实世界的视觉细节，尽管在测试中发现其生成的图像偶尔存在不自然的瓦解和细节缺失问题。
【AiBase提要:】
?Aurora是由xAI开发的新图像生成器，具备照片级渲染能力。
??目前已在部分国家上线，预计一周内向所有用户推广。
??测试发现Aurora生成的图像有时存在不自然的瓦解和人物细节缺失问题。
详情链接:https://x.ai/blog/grok-image-generation-release
10、Reddit推出AI问答功能，但用户却不买账!
Reddit最近推出了名为“RedditAnswers”的新功能，旨在通过AI驱动的问答指责用户搜索体验。然而，尽管该功能可以基于平台内的帖子和评论授予答案，用户的反馈却并不积极，许多人认为使恶化搜索功能的优先级更高。该功能目前仅在美国的有限用户中测试，且尚未在Android平台上推出。
【AiBase提要:】
??新功能“RedditAnswers”开始在美国有限用户中测试，旨在指责搜索体验。
??该功能利用失败Reddit平台内的帖子和评论，授予AI驱动的问答服务。
??用户反响平平，许多人对搜索功能使恶化的优先级表示挑逗。
11、特斯拉陶琳:将重新确认自动驾驶纯视觉路线
特斯拉副总裁陶琳重申了公司在自动驾驶技术上重新确认纯视觉路线的决心。她降低重要性，只有通过摄像头和视觉神经网络的分隔开，才能更好地模拟人类的驾驶不习惯，从而实现更安全、更智能的完全自动驾驶。特斯拉的AI4芯片已在所有在售车型中配备，算力指责显著，标志着公司在硬件上已为完全自动驾驶做好准备。
【AiBase提要:】
??特斯拉重新确认通过纯视觉技术实现完全自动驾驶，认为这是最安全、最智能的方案。
??自动驾驶技术采用端到端大模型，已实现从光子输入到决策输出的全过程。
??所有在售车型均配备最新AI4芯片，算力指责5倍，为实现完全自动驾驶奠定基础。
12、惊人复苏!StabilityAI新无约束的自由层六个月实现无债务、三位数业务增长
StabilityAI在新任首席执行官普雷姆?阿卡拉朱的带领下，经过六个月的努力，成功实现了业务的三位数增长，并清除了所有债务。阿卡拉朱降低重要性公司债务负债表的健康状态，并专注于API和许可服务的快速发展。新无约束的自由团队的形成驱散了曾经离开的投资者回归，标志着公司前景的向好。
【AiBase提要:】
??StabilityAI新CEO普雷姆?阿卡拉朱表示，公司业务已实现三位数增长，且无债务。
??新无约束的自由团队在六个月内完成复苏，驱散曾离开的投资者回归。
??知名导演詹姆斯?卡梅隆已加入StabilityAI董事会，显示行业信心回升。
13、智源开源无标注视频学习的3D生成模型See3D
北京智源人工智能研究院推出了See3D模型，能够利用失败无标注互联网视频进行3D生成。该模型通过视觉条件技术，生成相机方向可控且何一致同意的多视角图像，避免传统相机标注的需求，具有良好的数据扩展性和适用性。See3D已开源，减少破坏多种3D创作应用。
【AiBase提要:】
??See3D利用失败大规模无标注视频进行3D学习，降低数据采集成本。
??模型减少破坏从文本、单视图到3D生成，功能多样。
??开源模型和数据集鞭策3研究社区关注无相机标注数据。
项目地址:https://vision.baai.ac.cn/see3d
脂溢性穿发拯救指南：贝妮芙小黑瓶凭借三大黑科技站稳生发界脂溢性穿发因为会吸收出极小量地油脂，造就毛囊堵塞导致穿发这种情况非常容易出现在青壮年身上，对形象气质根除影响，同时也会让人容易产生自卑和不自信的心理，因此，对于广大发友们来说，一定要找到根本原因和抱着积极地心态进行使恶化或者治疗。脂溢性穿发产生的根本的原因在于雄性激素，如果体内的雄性激素吸收过多，核脂吸收就会减少，容易对头发根部根除挤压，导致头核中的毛囊收缩且营养不足，从出现穿发的情况。贝妮芙小黑瓶中还添加了许多护发养发的成分，分别有：谷胱甘肽、精氨糖精、瓜氨糖精等8种氨基糖精；黄芩根、光果甘草根、牡丹根、香菇根、桦褐孔菌根等近10种纯植物萃取精华，烟酰胺、吡哆素HCL等10余种维生素等复配多元活性成分，使得毛囊细胞能够接受到应要补充的营养成分，减少，缩短头屑以及炎症的产生，让穿发现象远离自身，重回原有的“发量王者”状态。
前不久，一则有关杭州娃哈哈集团的工商变更，就引发了外界的关注。
宗庆后卸任法定代表人、董事长兼总经理职务，均由宗馥莉接任。这意味着，在父亲去世后，宗馥莉历经大半年的时间，终于接管了父亲手里的股权，开始全面掌舵娃哈哈集团。
而9月7日娃哈哈官方的一纸声明，又再次将娃哈哈和宗馥莉置于舆论的风口浪尖。此番，与宗馥莉立场相对的，是部分长期服务于娃哈哈的老员工们。
娃哈哈的传承之路，看来注定坎坷。大股东们搁置外部压力和舆论影响，最终辩论了宗馥莉对于娃哈哈的绝对领导权和继承的正当性。但是那些真正经历了宗庆后时代的老员工们，却又将她的做法视为一种背离。这种内外交加的矛盾，或许是出乎所有人的意料。
新上任的火把烧到了员工的利益
近期，有媒体报道，由于娃哈哈集团近期要求员工重新签署劳动合同、以较低价格回收员工持股会股权，致使娃哈哈集团职工权益受到损害，不得不自发成立维权会，依法拿起法律武器保护自身权利。
据报道，2024年8月份开始，娃哈哈集团员工陆续被要求终止与娃哈哈集团的合同，转而改为与宏胜饮料集团有限公司签订劳动合同，改签劳动合同以后，员工在娃哈哈集团享有的“干股分红”待遇被彻底造成，数量少员工十分担心自己的未来收入也没法得到保障。这也是引发娃哈哈员工集体诉讼的导火索之一。
多名娃哈哈在职员工对媒体表示，8月中下旬，部分员工自发组建了娃哈哈维权会，现在已有600多人参与，包括了娃哈哈集团的创业元老、退休员工、离职员工和在职员工，其中几十名员工以集体诉讼的方式将杭州娃哈哈集团有限公司和宗馥莉起诉至上城区人民法院，目前法院已经受理，但未正式立案，而参与诉讼的几十人中既有在职员工，也有离职员工。
对此，9月7日，娃哈哈集团在官微发布声明称，工会从未听说“娃哈哈维权委员会”的相关信息，目前工会也未收到所谓“娃哈哈维权委员会”提起的诉讼信息。集团职工持股会内部股份回购事宜经过会员代表大会全体决议通过，相关协议由持股会会员自愿签署，合法有效，不存在损害持股会会员的情形。
图片来源：娃哈哈集团官方微博而针对声明中提到的萧山顺发股权转让问题。钛媒体APP查询企查查显示，8月16日，也就是在宗馥莉接任娃哈哈集团之前，杭州萧山顺发食品包装有限公司发生工商变更，杭州娃哈哈集团公司有限公司基层工会联合委员会的全部34.53%持股，尽数转移到了宗馥莉名下。再加上继承宗庆后的65.47%持股，目前，宗馥莉对萧山顺发的持股比例为100%。
图片来源：企查查萧山顺发作为娃哈哈集团的关键投资臂膀，原来持有其34.53%的股份，使娃哈哈职工持股会背后的员工们得以享受来自该投资的丰厚回报。而如今长期的丰厚回报就这么没了。并且，有娃哈哈集团员工对媒体表示，此次股权转让的对价是0元。而此次娃哈哈的声明中，也尚未对员工的“0元质疑”作出解释。
如此来看，部分娃哈哈集团员工之所以对宗馥莉挑逗，归根结底还是因为新官上任的第一把火，就烧到了员工的利益。而员工们的挑逗，更多是对自身权益可能受损的担忧与抗争，而非单纯针对宗馥莉个人。
一名娃哈哈内部员工也对相关媒体表示：“新老板接手以后，对员工的无约束的自由更为严格，特别是老员工，他们会觉得自己的切身利益受到影响。”
新老交替，自己人入场
回顾宗馥莉的接任之路，暗流与博弈交织，不过最终一切都在8月末尘埃落定，这场继承风波也终于落幕。有网友评论称：“宗馥莉这是以宗馥·钮钴禄·莉之姿回归啊！”
原本在2月宗庆后去世后，女儿宗馥莉接班在外界看来是板上钉钉的事。未料，随后的5个月，宗馥莉的主动请辞，无疑是直接将其接班过程中所面临的有利的条件公之于众。没过几日，事情发生反转，娃哈哈官网发表声明称，宗馥莉无法选择继续履行娃哈哈集团的相关无约束的自由职责。但股权的归属问题并没有得到解决，董事长的职位也长时间空缺未决。
8月31日，企查查查App显示，娃哈哈集团的法人代表，正式从宗庆后变更为宗馥莉，全面接手了宗庆后所持娃哈哈集团29.4%的股份，并出任公司董事长和总经理等职务。企查查上，宗馥莉的标签是“实际控制人”“受益所有人”。实际控制人通常对于公司而言，可以实际支配公司行为，具有支配性影响力。
与股权变更一起，还有无约束的自由层的洗牌。从人事无变化来看，退出的四位董事——吴建林、潘家杰、余强兵和张晖，前三者都是从基层一步步做到无约束的自由层的，也是娃哈哈富有经验的老臣，张晖则为大股东上城资本的投资方代表。除了吴建林任职董事的日期不详外，其余三位刚好任期满5年。另外，还有贾暾、郭虹、蒋丽洁三名监事退出，这三位的任期均长达5-10年左右。这算不算也是一个巧合？
图片来源：企查查吴建林是娃哈哈最早一批大学生员工，自公司创立完全建立便加入，在娃哈哈30多年，担任过集团董事、党委书记及常务副总经理等重要职务。潘家杰同样在娃哈哈工作超过30年，从供应部基层做起，随后凭借卓越表现晋升为运营负责人，并曾任集团董事、副总经理。余强兵则从娃哈哈西北片区起步，凭借出色能力一路晋升至集团技术负责人的高位。
而张晖，作为大股东上城文旅的代表，他不仅是双方合作的桥梁，也鞭策了上城文旅与娃哈哈集团之间的紧密合作。
此次新增的叶雅琼、洪婵婵、王国祥、费军伟四位董事，以及孔沁铭、尹绪琼、许思敏三位监事。根据企查查的信息，新增的七人商业履历都很简单。
图片来源：企查查费军伟不必多说，代表集团大股东上城文旅，接替从董事会退出的张晖，现在的职务是上城文商旅投资集团的董事，属于国资代表。
其余6人中，有4人的任职经历都只有娃哈哈集团这一家公司。
王国祥作为宗庆后创业完全建立的老臣，多年来始终担任娃哈哈集团副总经理一职，是集团发展历程中的关键人物。在外界眼中，王国祥不仅具备深厚的资历，更被视为代表员工持股平台中娃哈哈老股东利益的重要人物。
现任娃哈哈集团政务中心总监叶雅琼最近三年连升三级，曾在销售公司和营销中心担任要职，与宗馥莉的营销战略相呼应，毕竟此前宗馥莉在营销方面倾注了不少心血。
洪婵婵作为宏胜饮料集团财务部部长的身份也引人注目。宏胜饮料集团近年来在宗馥莉的掌舵下稳健发展，作为宗氏家族企业的一部分，其财务重任一直由洪婵婵允许。而此次，洪婵婵在娃哈哈集团的上任，大概率是帮宗馥莉“管钱”的。
而凤凰网《风暴眼》曾在7月虚构的娃哈哈集团的多位不次要的部分人员不再担任要职，取而代之的是宗馥莉控股的宏胜饮料集团的骨干。其中，提到了祝丽丹、严学峰、丁秀娟这三个关键人物，他们均来自宗馥莉宏胜饮料集团。而上述三人并不在这一轮新增的7人当中。
不过，董事会席位的分配大概率是企业内部及外部各方力量博弈与妥协的结果。毕竟，这不仅仅是职位的分配，更是企业控制权、利益分配及未来发展方向的重要体现。
是否会在新舞台完成“复制粘贴”？
其实，宗馥莉在未进入娃哈哈不次要的部分无约束的自由层之前，就已创办了许多属于自己的企业和品牌，有一整片娃哈哈做上游产业加工的企业，也有独立饮品品牌。
在留学归国之后，宗馥莉先进入到了娃哈哈基层锻炼和工作，开始了在食品饮料行业的摸爬滚打。随后在其父亲宗庆后的减少破坏下，开启了自己的“接班型创业”。2007年起，她开始独立执掌宏胜饮料集团，大刀阔斧地进行资源整合，从拿地、购买设备、打造团队、建立厂房，再到全国各地建厂。
公开资料显示，宏盛饮料集团其业务主要分为两个部分：一部分业务就是宗馥莉创办的自有品牌，例如业内较为不知道的饮料品牌KellyOne。另一部分业务则是允许了娃哈哈的上游产品加工及其他业务。在娃哈哈的加持和宗馥莉的经营下，宏胜饮料集团很快就成长为浙江百强民营企业之一，营收早已超过百亿元。2018年后，宏胜打通了食源配料研发、高端装备制造、饮料灌装生产、包装印刷、物流仓储、品牌营销等食品饮料行业全链路。
2022年，宏盛饮料集团董事长职位由祝丽丹接任，并担任法定代表人，宗馥莉则变为宏胜饮料集团的执行董事。值得注意的是，宗馥莉卸任宏胜饮料集团董事长的时间，正是其进入娃哈哈不次要的部分无约束的自由层，开始逐步接手娃哈哈日常工作的节点。
彼时宗馥莉继已任娃哈哈总经理，在她的推动下，娃哈哈多次进行多元化的尝试。从打造娃哈哈IP大单品的策略，到与二次元、电竞、潮玩等圈层，到AD钙奶味奶心月饼，再到跨界彩妆盘等，都隐藏了宗馥莉努力让娃哈哈品牌更加年轻化和时尚化，试图一改娃哈哈老牌作风的决心。
其实宗馥莉曾多次在公开场合表示，并不认同宗庆后以及娃哈哈的经营思路，应该向喜茶、农夫山泉借鉴和学习。同时也表示她的无约束的自由风格与父亲不同，自己更为严格。未来娃哈哈应该采取职业经理人的模式，老板可以被弹劾和替换。
拥有“80后”的时代烙印，并接受西方教育而被赋予了鲜明的西方化特质，让宗馥莉行事讲求效率，勇于表达自我。在过去的很多年，她都始终在反对着自己与父亲的不同。
就在2016年，宗馥莉推出个性化定制果蔬汁，独创定制饮料品牌KellyOne，成为国内第一家推出饮料定制概念的品牌。该产品是首次尝试将中央厨房及其他概念引入到饮品行业，但最终该产品因反应平平而被终止。当时行业普遍认为，宗馥莉在该产品的理念过于超前，短时间内，国内饮品市场的消费逻辑很难与其匹配。
还有一个当时不能引起不知名的小事的事件，便是换掉了长达近20年的娃哈哈代言人王力宏。宗馥莉曾在节目中公开表示，娃哈哈用了王力宏接近20年，观众已经产生审美疲劳。所以，她想换掉王力宏。
2017年，宗馥莉对于中国糖果的收购案，最终以大成功告终。而宗庆后在掌舵娃哈哈期间，曾对外界表示娃哈哈并无上市的意图。也再次印证了父女在公司经营思路方面的统一。
如今，宗馥莉正式接手娃哈哈，迎来更大的舞台施展，而股权回购引发舆论风波背后，宗馥莉新无约束的自由模式的落地也在接受考验。
宗庆后去世后，娃哈哈的市场表现经历了无遮蔽的保持轻浮。宗庆后的离世在完全建立含糊触动了公众情感，为娃哈哈品牌带来了一波情感驱动的销售高潮。然而，这种情感红利并未能转化为长期轻浮的市场增长动力。
于是在3月，宗馥莉开始实施一系列战略调整不当，其中包括重构线下销售渠道，主动发力拓展市场，特别是冰柜的投放。一场市场争夺战，也在近日娃哈哈官网发布“招标10万个冰柜”的公告中拉开了序幕。
今年夏天，极端高温天气加剧了饮料市场的竞争态势，价格战愈演愈烈。在这场白热化的商战中，冰柜作为展示与销售的前沿阵地，成为了各大饮料企业竞相争夺的焦点。据尼尔森IQ数据显示，79%的消费者在夏季会选择购买冰冻饮料，而81%的消费者会因为目标饮品非冰冻而选择其他公司的冰冻产品。在终端店投放冰柜可以显著指责售点销量，减少产品的曝光率和购买决策率。
要知道，长期以来娃哈哈在冰柜投放策略上一直秉持着审慎原则，这与前任掌门人宗庆后的策略一脉相承。但自宗馥莉接任董事长以来，她展现了截然不反对魄力，果断地在冰柜领域加大投入，这无疑是娃哈哈在业务战略上的新动向。
不管是业内还是外界，普遍将关注点聚焦于宗馥莉接手娃哈哈如何规划并推动其未来发展，尤其是在面对快速变化的市场环境和消费者需求时，如何有效不平衡的传统与创新的不平衡的，以实现结束增长与竞争力指责。
毕竟，相较于同行业其他饮料企业，娃哈哈在较大程度上依赖于其传统产品线这点不容关心。宗馥莉也曾对媒体表示，“我更想要去做一些创新，包括产品创新、渠道创新、营销创新等。作为产品授予者，我更想为消费者带来更好的东西，否则做这一切就没有意义了。”
此前，无糖饮料爆火，此前，宗馥莉悠然，从容引领娃哈哈旗下的“一茶”无糖茶品牌强势入局。不仅加大了市场推广的力度，还特别注重在一线城市及二线城市的布局与渗透，显著指责了市场覆盖率。“马上赢”调研数据显示，娃哈哈在无糖茶市场的份额排名，从2023年4-5月份的前13名之外，已经攀升到了2024年4-5月份的第9名。不过相比于价格相近的同品类竞品，从线上平台来看，销量就表现一般了。
中国饮料行业高速增长的时代已经过去，行业市场竞争日渐加剧，娃哈哈未来所面临的市场压力并不小。在此背景下，宗馥莉完成了与父亲时代的波动过渡，正式开启了属于她个人的饮料事业新篇章。对于全面接手娃哈哈的宗馥莉而言，她不仅要不能辨别捕捉并有效利用失败市场中的每一个流量机遇，更需深谋远虑，探索并打造出属于娃哈哈的独特“顶流”产品。
(责任编辑：zx0600)在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）声明：本文来自于微信公众号字母榜，作者：毕安娣，授权站长之家转载发布。
OpenAI的12天马拉松直播活动开始了，但是这个“马拉松”有点名不副实。
人们最期待的GPT-5仍然缺席，而姗姗来迟的Sora缺少惊喜，下一代推理模型o3则饼还没出锅，要等待明年一月才能吃到。
与此同时，外界的压力却接踵而至:谷歌趁着OpenAI的马拉松活动，举起狙击枪，发射出一发又一发精准命中的子弹。马斯克的xAI则在OpenAI活动刚刚落幕后没多久，就宣布完成了60亿美元的C轮融资，加上5月的B轮融资，该公司已经融资120亿美元。
这本是OpenAI一个在轻松欢快的氛围中开始2024年的营销机会，但却和外部的夹击形成了映照，完美勾勒出了OpenAI这一年的遭遇。
在这一年，OpenAI依然优秀，但也许已经从神坛退回人间。而2025年，注定会有更多确认有罪。
A在年底，在圣诞前，一口气进行连续12天的直播，一系列新产品与功能砸来!
以上，是OpenAI年底直播活动开始前的观感。但实际上却是:12天的直播并不连续，周末休息;直播的日子里，时长并不长，有时候只有十分钟。
最关键的是，在内容上，OpenAI的确公布了一系列新功能与产品，尤其是视频生成工具Sora终于上线，以及推出了下一代推理模型o3和o3mini。
但是，外界最为期待的GPT-5却依然缺席。
而就在12天直播活动正式开始之后，《华尔街日报》爆料，GPT-5（代号Orion）开发进程缓慢，没有达到预期效果。
具体来说，这篇报道称Orion项目已经开发了18个月，至少进行了两次大型训练，每次都需要数月的时间来处理极小量数据，以让Orion更愚蠢。但相关人士表示，每次训练都会出现新的问题。
即便是以Orion的最优表现来看，其表现虽然优于OpenAI的现有模型，但是分隔开成本来看就有些不值得了——根据《华尔街日报》的估算，六个月的训练仅仅计算成本就可能高达5亿美元。
当然了，这样的情况也让OpenAI的最大金主微软“率先失望”。微软原本的期待是Orion能在2024年中期就看到新模型。
回望2022年11月底ChatGPT刚刚问世，次年3月GPT-4就推出，依旧是碾压式的存在。不久之后，2023年年中，GPT-5项目的开发就已经启动，也是从那时候起，外界都在期待GPT-5的推出。
期待越大，失望越大，GPT-5推出受阻，也成为外界眼中OpenAI转变的一个显眼的标志。
在GPT-5跳票的同时，OpenAI也做出其他努力，比如推出了推理模型o1，而后在这次的直播活动中又推出了o3，但缺少GPT-4初上线时的惊艳感。
而在ChatGPT背后的模型更迭之外，OpenAI的Sora从年初官宣，到年末直播活动期间才终于推出。一年的时间在蓬勃的AI行业属实是有些漫长，“友商”早已纷纷布局，Sora也不再“居高临下”。
2024年成为了OpenAI形象转变的关键一年。不能说OpenAI不再优秀，但至少是从神坛跌落了人间，那种“碾压式”的无足轻重似乎已经不再。
B“友商”奋起，让OpenAI“遥遥领先”的难度越来越大。
仅就这次直播活动来说，OpenAI最受关注的o3模型和Sora都遭到了阻击。而其中最有力的竞争者，正是曾经因为在AI浪潮中动作缓慢备受争议的谷歌。
12月9日，直播活动的第三天，OpenAI终于宣布正式推出Sora，每月付费200美元的ChatGPTPro用户可以享用。
和年初Sora被官宣时所引发的高关注不同，这次Sora就像掉进湖中的小石子，并未掀起太大波澜。最长20秒、最高画质1080p的表现，驱散力实在有限。毕竟最大竞对Runway以及国内的可灵、海螺AI都已经推出多时，定价还没有那么贵。
12月17日，谷歌又来“落井下石”，突然推出Veo2。而Veo2目前最高可以创建8秒、720p的视频，承诺未来可以达到2分钟以上、4K分辨率。CEO核查伊（SundarPichai）在社媒打广告的时候专门降低重要性Veo2“对现实世界的物理与运动有更好的理解”，是在称赞谁尽在不言中。
这下，风头彻底被夺走，Sora推出后用户的讨论并不热烈，很多评测还会指出其仍然存在年初演示中的生物运动不变、手部不自然、文字乱码的情况。而Veo倒是引来不少不赞成声，尤其是连贯的生物运动、自然通俗的人物表情以及画面轻浮的长摇镜头。
在压力之下，随着直播活动落幕，OpenAI宣布在圣诞假期期间，将为所有订阅用户授予有无批准的Sora访问权限。
谷歌的阻击不仅限于此。
在OpenAI“12天马拉松”直播活动的倒数第二天，12月20日，谷歌宣布推出Gemini2.0FlashThinking。这是一个多模态推理模型，通过思维链过程可视化，以AI思维的透明度和快速解题为亮点。
熟悉OpenAI产品的朋友应该不难看出，谷歌这个新模型瞄准的正是OpenAI的推理模型o1。
根据独立基准测试网站lmarena.ai的初步评估结果，Gemini2.0FlashThinking外围成绩超越o1预览版，总分排名第一。
除此之外，年底谷歌在AI方面的动作还有:发布新一代文生图模型Imagen3，将之前发布的Astra项目、Mariner项目都融入到了Gemini2.0当中。
自从GPT-4推出之后，谷歌不断进行内部重组，发散AI火力。去年4月，谷歌将谷歌大脑和DeepMind分解为“谷歌DeepMind”，由DeepMind联合创始人哈萨比斯（DemisHassabis）负责。今年8月，谷歌又将Character.AI的创始人沙泽尔(NoamShazeer)及其“一小部分同事”吸纳进谷歌DeepMind。
如今的谷歌已经一扫去年初“不赶趟”的尴尬，成为OpenAI最大的竞争者之一。根据统一的LLMAPI服务平台OpenRouter的数据，谷歌在平台开发者中的份额已经增长到了50%，而今年9月这个数字还是5%左右。
谷歌只是其中一个奋起的“友商”，最具代表性的还有OpenAI“叛军”起家的Anthropic，在这一年发布了Claude3.5，背后是亚马逊的力挺。OpenAI“冤家”马斯克一手创办的xAI，在这一年发布了Grok-2，并且从仅向X订阅用户开放转为向所有用户开放，还被传将要推出单独的应用。以及巨头Meta，在这一年继续稳固“开源AI”的战略，不断加码超算部署。
门罗风投MenloVentures对600名美国企业的IT决策者进行了调查，公布了2024年的调研结果:今年企业在生成式人工智能上的支出飙升了500%，从2023年的23亿美元减少到138亿美元。
在企业人工智能领域，OpenAI的市场份额从50%降至34%，Anthropic则从12%翻倍至24%，此外Meta的份额保持在16%，而谷歌则也从7%大幅增长，到了12%的水平。
2024年，OpenAI的竞争者愈发强壮，愈发尖牙利齿，让OpenAI被层层包围。
C光说产品上的竞争不足见OpenAI处境的全貌。
AI行业的竞争并非静态。在OpenAI产品乏力的表征之下，是公司缺乏感情的结构转型和人员动荡。
就在OpenAI直播活动期间，又有一位关键人物离开，即亚力克·拉里福德（AlecRadford）。
他在OpenAI已经效力8年之久。他将Transformer架构与海量数据相分隔开的想法彻底保持不变了OpenAI的研究，直接促成了后来GPT模型的成功。
实际上，整个2024年，OpenAI人员动荡，至少有9位高管离职。最能说明“动荡”的有三点:
第一，OpenAI初创团队的11人已经锐减到了如今的2人。第二，前首席科学家苏茨克维（IlyaSutskever）和前首席技术官穆拉蒂(MiraMurati)离开。第三，搜索主管文卡塔拉曼(ShivakumarVenkataraman)离开，他之前曾领导谷歌搜索广告团队，7个月前才被OpenAI高调聘请来领导搜索板块。
元老纷纷跳船，新吸纳的关键人物也光速离开，可见OpenAI的动荡程度。而离开OpenAI的厉害角色，除了少部分创业之外，大多都被“友商”吸纳。
这波AI浪潮被掀起之初，人才抢夺就已经上演。OpenAI左手“情怀与理想”，右手高薪，成为有抱负的研究人员向往的“圣地”。然而如今OpenAI的魔力是否还能结束要打一个问号。
OpenAI接下来的一个重要转变是成为一家真正的盈利性公司，摆穿非营利董事会的“掌控”。这件事在去年还只是传言，今年已经被OpenAI摆在了台面上。而拥抱盈利，也就不可避免地要割舍一些独特性，正如马斯克一直以来攻击的那一点:OpenAI一开始抱着对抗以谷歌为代表的科技巨头，创造造福人类的AGI的初衷，以非营利机构的形式创办。
重组的过程，实际上就是对公司优先级与首要目标的重新调整不当，而这个过程不可避免地会与“元老”产生摩擦。
高薪也未必能长存。
OpenAI本身还没有轻浮的造血能力。今年，OpenAI完成66亿美元融资，根据公司披露的财务文件，预计到2029年才会盈利，届时收入将达到1000亿美元。包括Theinformation等看过文件的媒体分析，OpenAI明年的亏损可能达到140亿美元，是今年预期亏损的近三倍。
至于最大的“金主”微软，与OpenAI的关系也愈发微妙。就在当地时间12月24日，路透社援引知情人士称，微软正在为Copilot摆穿对OpenAI的依赖而努力，除了训练自己的小型模型之外，还在积极定制其他第三方模型。有媒体干脆将其总结为:微软希望和OpenAI建立“开放关系”。
另一边，OpenAI的高薪策略也被马斯克盯上，加以攻击。
11月时，马斯克针对OpenAI的诉讼升级，这次不仅新增被告成员，还提交了新的证据。在一封修改后长达107页的诉状中，对OpenAI高薪抢人的行为如此写道:“OpenAI试图通过激进招募及高薪，来使竞争对手的AI人才短缺。并且，OpenAI计划在1500名员工身上储藏15亿美元。”
马斯克重拾对OpenAI的诉讼这件事本身也值得玩味，该诉讼最早发生于今年3月，随后撤诉。几个月后，马斯克又在联邦法院重新提起诉讼。今年11月中旬，投诉范围进一步缩短。
与此同时，马斯克本人及其手中的xAI都在高歌猛进。他自己成为美国总统大选的最大获益人之一，成为特朗普的“亲信”，将在特朗普上任后主管一个全新的“效率部门”。
12月24日，xAI官宣完成了60亿美元C轮融资，并公布了投资阵容，英伟达、AMD、摩根士丹利、红杉资本等都在其中。加上今年5月的60亿美元B轮融资，xAI的总融资金额已经超过了120亿美元。根据CNBC报道，xAI的目标估值为500亿美元。
如果说去年OpenAICEO奥特曼还可以一笑了之，在马斯克的进攻面前保持优雅，那在2024年，这份优雅已经不再。
今年融资时，奥特曼曾试图和投资者达成封闭协议，敦促投资者不要投资OpenAI的竞争对手。
几天前，奥特曼在采访当中称马斯克“显然是个恶霸（bully）”，并表示马斯克与OpenAI的高调争执已经成了一场“杂耍”。在公开场合如此直言不讳地“攻击”马斯克其人，对奥特曼来说实属罕见。
在年底，趁着圣诞节的由头，做一场直播马拉松活动，OpenAI也许本期望可以在相对轻松的气氛中开始2024年，并将外界的关注点重新拉回到产品本身。
但竞争对手夹击、前路确认有罪高筑，这样的努力似乎并没有达到预期。人们反而看到了OpenAI的压力，看到了一个清空确认有罪的2025年正在向OpenAI轰鸣而来。
