你是否也曾看到AI在几秒钟内生成整段代码，内心闪过一丝焦虑？这种“被替代”的恐惧，正弥漫在许多开发者心中。然而，现实并非如此简单。AI的浪潮确实来了，但它带来的不是一个终点，而是一个岔路口。在这条路上，决定你未来的不是AI本身，而是你的选择：是满足于让AI帮你完成任务，还是主动学习，把它变成你职业跃迁的超级加速器？ 这篇文章，就是你选择后者的行动指南。
你刚刚迭代了你的AI Agent，它似乎比旧版更聪明、更流畅了。但这种“感觉”是不可靠的。当你的老板、同事或客户问“新版到底好在哪？具体提升了多少？”时，你该如何用冰冷的数据来证明？答案就是构建一个高质量、系统化的测试集。这是将开发中的主观感受，转化为工程上客观度量的唯一可靠途径。
还记得为搭建企业知识库问答系统，在向量数据库和Embedding中挣扎的夜晚吗？当我们还在优化RAG的召回率时，一个更简单的范式已悄然崛起：搜索优先的Agent架构。最近读了一篇《》的文章，有些启发。在2025年，RAG真的还是首选吗？本文将用数据和案例带您重新审视这场技术革命。
RAG可以赋能大模型应用，使得企业在保持隐私、提高准确性情况下利用大模型能力。
RAG的重要性，一方面在于扩大了大模型的上下文；另一方面在于在大模型的知识外增加了知识库（而这个知识库还可以有企业的私有特性），第三个是减少了幻觉，增加可靠性。
Agent何Agentic AI概念被提及的都很多，如何区分两者？AI Agents更侧重于单个智能体在特定任务中的自主执行和工具使用，而Agentic AI则强调多个智能体之间的协作、协调和系统级智能，以应对更复杂、动态和长期的问题。
高盛首席执行官David Solomon：“AI现在可以在几分钟内草拟S1 IPO招股书的95%内容（这项工作过去需要一个6人团队花费数周时间）。剩下的5%现在才重要，因为其余的已经成为标准化产品。”
在当今全球金融市场中，BlackRock（贝莱德）的Aladdin系统已成为举足轻重的金融基础设施。作为全球最大资产管理公司的核心技术支柱，这一系统不仅支撑着贝莱德自身万亿美元资产的管理，还服务于众多全球顶级金融机构，包括央行、养老金管理机构和保险公司等。本文将深入分析Aladdin系统的架构、优缺点，并评估其对证券公司技术架构的适用性。
Three areas CIOs should focus on include renewing customer centricity’s importance, evolving business engagement practices, and refining their organization’s digital operating model.
AI Agent 的发展重点将是多智能体协作系统，而非单一的全能型智能体。这些系统侧重于优化后端运营，而非仅仅面向客户。
网传有一份投资回报率最高的21一件事，通过跟大模型交互，筛选出来10件，具体如下：
作者写的还是切中了要点，不一定是技术傲慢，或者带有技术权力的想法，反而技术很多时候不太有能力将技术用简单浅显的语言表达清楚，常常越解释越说不清，所以有的时候就懒得说，看行动。但是技术的行动又不是短期就能见效的，很多时候是中长期的事。所以就带出来了信任问题，如果逐步的建立信任，预期相符。
