AI in the Enterprise Lessons from seven frontier companiesContents A new way to work 3 Executive summary 5 Seven lessons for enterprise AI adoption Start with evals 6 Embed AI into your products models 13 Get AI in the hands of experts 16 Unblock your developers 18 Set bold automation goals 21 Conclusion 22 More resources 24 2 AI in the EnterpriseA new way 
 to work As an AI research and do their best work with sophisticated, complex, interconnected workflows and systems. We’re seeing AI deliver significant, measurable improvements on three fronts: 01 Workforce performance Helping people

cooperatively fetch dependent data out_channel WwWly, pm Bly zx) https://docstvm ai/ PVR TOPI Alibaba ALLabs 阿里巴巴人工智能实验室 Blocking Splits the workload into thread blocks (work

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普通人学 AI 指南 作者：郭震 日期：2024 年 6 月 8 日 Contents 1 AI 大模型基础 4 1.1 AIGC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 AGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4.2 单位 B 和 T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 AI 工具梳理 6 2.1 问答 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.1 ChatGPT . . . . . . . . . . 8 2.2.6 Midjourney . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 AI 视频工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 Sora (OpenAI 公司) . . . .

`University of Massachusetts Amherst Powered by AI:
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Layers: A New Era for Scalable Analytics, Search, and AI v 1.1Table of Contents Introduction 1. The Interconnection of Analytics, Search, and AI 2. What is a Real-Time Unified Data Layer? 3. Why Do experiences and ensure performance. 32. The Interconnection of Analytics, Search, and AI Analytics, search, and AI are deeply interconnected in how they process, interpret, and extract value from data information, enhancing discoverability, accelerating decision-making, and improving operational efficiency. AI acts as the intelligence layer, optimizing both search and analytics by making them faster, smarter

Files are harder to integrate. Flags (GCC, Clang) would be easier. Ideally, the same names. Moonshot: cross-language, cross-toolchain standard way. Point already raised to a few LLVM & kernel folks Retrieving the source code: pipe it out, TokenStream, …? How to make it useful for other projects? Moonshot: rust-analyzer support (e.g. “▶ Run Test | Debug”). Language Library Tooling Tooling Codegen

大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 主编 高瞻，Gitee AI 运营 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 /

IntelligenceTrends – Artificial Intelligence (AI) May 30, 2025 Mary Meeker / Jay Simons / Daegwon Chae / Alexander Krey2 Context We set out to compile foundational trends related to AI. A starting collection of several ’ At the time, the pace of change catalyzed by the internet was unprecedented. Consider now that AI user and usage trending is ramping materially faster…and the machines can outpace us. The pace and OpenAI’s ChatGPT with its extremely easy-to-use / speedy user interface. In addition, relatively new AI company founders have been especially aggressive about innovation / product releases / investments

：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ https://chat.deepseek.com 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上 需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问（如“你害怕AI吗？”） 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导（如“你认为哪种对？”） 通用模型 需拆分问题，逐步追问 “先解释电车难题的定义，再对比 两种伦理观的差异” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 推理模型适配策略