计费工时已死?咨询业如何被生成式AI重塑
两位来自 AlixPartners 的 AI 负责人,用两年内部实践讲清一个残酷现实:生成式 AI 正在系统性压缩专业服务的工时,但真正被颠覆的不是“计费”,而是价值创造方式。
两位来自 AlixPartners 的 AI 负责人,用两年内部实践讲清一个残酷现实:生成式 AI 正在系统性压缩专业服务的工时,但真正被颠覆的不是“计费”,而是价值创造方式。
在这场分享中,FactSet 的 Yogendra Miraje 直面一个企业级 AI 的核心难题:Agent 越聪明,越难控制。他提出“Agentic Workflow”这一折中路径,用规划、子目标拆解和蓝图设计,在自治性与可预测性之间建立工程化的平衡。
这场来自Intuit高级工程师的分享,罕见地揭示了生成式AI在强监管行业中的真实落地方式:不是炫技,而是围绕安全、评估和用户理解构建系统能力。文章将还原TurboTax背后的LLM架构、关键技术取舍,以及他们踩过的坑。
在这场由Neo4j三位核心成员分享的实践演讲中,GraphRAG被视为解决RAG幻觉、相关性不足和不可解释性的关键路径。文章梳理了GraphRAG的动机、方法论、技术流程与真实演示,解释为何“向量相似≠业务相关”,以及知识图谱如何让LLM变得更可靠。
Adobe应用AI负责人Muktesh Mishra在这场分享中,系统拆解了为何“评估(Evals)”已成为AI应用的生命线,以及如何跳出准确率与相似度的局限,把Evals当作一套可规模化、可演进的工程体系来建设。
Graphite 联合创始人 Tomas Reimers 用真实数据讲述了一个反直觉的事实:AI 写代码越多,Bug 也越多。通过数百万次 AI 代码审查,他们不仅验证了“AI 能找 Bug”,更重要的是搞清楚了“哪些 Bug 值得让 AI 找、哪些评论人类根本不想看”。
这场演讲展示了一种全新的阅读范式:书不再只是静态文字,而是能听、能问、能理解上下文的互动体验。演讲者通过真实的个人困惑出发,讲述了如何用AI重构阅读,并分享了隐藏AI、强调人类审美的产品方法论。
本文带你深入Replit从10M到100M ARR的惊人跃迁,创始人Amjad Masad亲述AI代理的关键技术突破、创业险境中的“孤注一掷”时刻,以及对未来软件开发和SaaS行业的独到预判。你将看到AI如何重塑产品、团队协作和技术边界,远超一般报道。
在这场Recsys主题演讲中,Eugene Yan没有讨论“要不要用大模型”,而是回答了“该怎么用”。他用一系列真实案例,提出了三条正在落地的路径:语义化ID、基于大模型的数据增强,以及统一模型,展示了推荐与搜索系统在LLM时代的真实进化方式。
这场演讲由前Google PaLM与Gemini核心研究者Aakanksha Chowdhery分享,系统回顾了大语言模型从“规模化”到“推理能力”再到“自动编程”的演进脉络。她的核心观点是:当模型具备推理能力后,真正的瓶颈转向了如何通过强化学习,让模型在真实任务中自我改进。