7月10日
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7月2日
21:55
21:55techcrunch@Russell Brandom
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微软宣布成立一家新的AI部署公司,并承诺投入25亿美元。该公司的定位类似于亚马逊、OpenAI和Anthropic的AI部署业务,专注于帮助企业落地AI解决方案。此次投入是微软在AI基础设施领域的最新布局,旨在扩大其企业级AI服务能力。
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推荐理由:微软砸25亿美元搞了个AI部署公司,跟亚马逊、OpenAI、Anthropic正面刚,做企业AI落地的生意,值得关注。
12:02
12:02官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
6月18日,Alibaba Cloud 在菲律宾举办了首届 AI Scenario Workshop,吸引了80多名工程师参与。活动聚焦 Alibaba Cloud 的 AI-native 技术栈,展示其如何帮助企业实现大规模运营转型。研讨会深入探讨了 AIOps 在自驱基础设施中的应用。
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推荐理由:Alibaba Cloud 在菲律宾搞了个实战 workshop,讲了他们的 AI-native 技术怎么帮企业自动化运营,适合关注企业 AI 落地的朋友看看。
6月29日
08:03
08:03官方一手OpenAI Blog博客/媒体
HP Inc. 与 OpenAI 扩大 Frontier 合作伙伴关系,将 AI 部署到客户体验、软件开发和企业运营。合作将利用 OpenAI 的模型优化 HP 内部流程,并推出面向客户的新 AI 服务。HP 计划在 2025 年通过此合作实现 AI 驱动的效率提升和业务增长。
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推荐理由:惠普和 OpenAI 联手,把 AI 放进客户服务、编程和公司运营里,大规模落地很实在。
6月28日
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6月26日
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6月25日
6月18日
10:07
10:07官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
阿里云日本区域经理Takeshi Kurita与CyberAgent高管Takahito Naito探讨如何通过Qwen模型降低企业生成式AI成本。双方分享了基于Alibaba Cloud的Agentic Cloud策略的实际部署经验。会议聚焦于企业级AI模型的高效运用与未来方向。

推荐理由:阿里云和CyberAgent聊用Qwen降成本,有实战干货,搞企业AI的可以听听。
6月17日
6月16日
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09:59
6月15日
18:06
18:06官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud
在ATxEnterprise2026会议上,阿里巴巴云展示了基于Qwen的AI名片互动功能。该功能吸引了大量与会者,并赢得Crowd Magnet Award(人气磁铁奖)。会议还聚焦企业AI及云数据创新话题。

推荐理由:阿里云用Qwen做的AI名片在展会上获了人气奖,挺有意思的,看看他们怎么玩的。
6月12日
12:47
12:47Jerry Liu@jerryjliu0
精选
LlamaIndex创始人Jerry Liu指出,当前Agent通过MCP进行联邦搜索存在检索相关性差、速度慢、数据权重分配难、查询接口不统一等问题。他认为数据摄取、索引和检索层需要重大进步才能支撑Agent的复杂上下文获取。John Suh则提出公司应重建以统一时间线为基础的数据系统,整合可观测性、产品指标和文件变更,以实现AI驱动的100倍效率提升。
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推荐理由:做Agent和RAG系统的开发者会看到当前架构的瓶颈在哪——MCP联邦搜索的检索相关性和速度问题亟待解决,而John Suh的“统一时间线”构想给企业数据基建提供了新方向,值得关注。
03:02
03:02官方账号LangChain@LangChainAI
精选
LangChain 发布 Agentic Operating Model 框架,旨在解决企业 AI 智能体在生产环境中面临的可靠性、可治理性和持续改进问题。该框架聚焦于智能体部署后的运维阶段,帮助团队建立监控、治理和迭代机制。LangChain 指出,将智能体投入生产相对容易,但长期保持其稳定运行和持续优化才是企业 AI 项目的真正瓶颈。
推荐理由:做企业级 AI 智能体部署的团队终于有了运维层面的系统框架——LangChain 的 Agentic Operating Model 直接戳中生产环境治理痛点,建议正在或即将上线智能体的团队点开看看。
02:03
02:03官方账号LangChain@LangChainAI
精选
Rippling AI 采用多智能体系统架构,每个主管智能体下辖三个专业 Deep Agent:读取智能体负责查询结构化数据,RAG 智能体检索非结构化信息(如 HR 文档、手册),行动智能体执行写入操作。主管智能体分析查询并决定调用哪个子智能体。该架构将复杂企业任务拆解为专业分工,提升自动化效率与准确性。
推荐理由:做企业级 AI 应用或 HR 系统集成的团队值得关注——Rippling 的 Deep Agents 架构展示了如何用多智能体分工处理结构化与非结构化数据,直接复用思路可加速自家产品智能化。