股价表现 - 银盛数惠盘中大涨11%至1.71港元 实现连续第二日上涨 [1] 产品动态 - 公司推出首款AI Agent产品"数惠助手" 系国内数字权益消费场景首个AI智能体 [1] - 产品借力微信生态 通过跨平台优惠聚合和银行活动场景融合构建核心竞争力 [1] 行业地位与资源 - 公司深耕数字权益领域超10年 与多家银行及近百家国内知名平台达成深度合作 [1] - 累计服务上千家企业客户 触达终端消费者超4亿 [1] - 庞大资源积累为AI Agent发展奠定基础 助力打破单一生态限制 [1] 产品竞争优势 - 数惠助手具备先发优势及差异化能力 通过全网信息聚合提供跨平台省钱方案 [1] - 本地生活服务赛道市场热度高涨 产品整合银行优惠活动为用户提供最优解 [1]

中国商报（记者 赵熠如 文/图）9月15日，重庆小易智联智能技术有限公司（以下简称小易智联）董事长杨振在接受中国商报记者采访时表示，小易智联研 发的XYZ端侧模型可帮助企业摆脱对高性能显卡的依赖。 重庆小易智联智能技术有限公司董事长杨振。 据介绍，XYZ端侧模型是小易智联全自研、全正向、全国产的AI模型。它凭借创新架构，突破"卡脖子"难关，摆脱对高性能显卡的依赖，具备低资源需求、 低成本部署特性，可广泛应用于多场景。XYZ模型的整体大小仅10MB，比传统AI模型缩小99%以上；耗电量仅0.008度/小时，部署成本降低99%以上。该模 型实现从芯片到算法的全链条国产化，所有数据处理100%本地化运行，为关键基础设施和敏感行业提供了安全可靠的AI解决方案。 "经过中国信通院的代码审核，我们的国产化自研率已达到99.66%，意味着这是一个完全由我们一行一行的代码构建起来的基座模型。"杨振说。 "当前提倡'人工智能+制造'，其目标是打造'黑灯工厂'，但企业自建算力中心、更换生产线设备的成本极高。"杨振说，"XYZ模型可显著降低成本，帮助企 业在算力层面摆脱对GPU的依赖，突破国际算力垄断。XYZ模型仅靠CPU即可完成 ...

公司股价表现 - 银盛数惠股价逆势上涨10.07%至1.64港元 市值达6.8亿港元[1] 产品创新动态 - 公司推出首款AI Agent产品"数惠助手" 定位国内数字权益消费场景首个AI智能体[1] - 产品聚焦本地生活服务赛道 以"找优惠，问数惠"为核心理念[1] - 战略目标是从工具向综合服务平台跨越[1] 行业竞争地位 - 公司在本地生活赛道率先启动AI智能体转型升级[1] - 先行布局AI Agent有助于抢占市场份额并积累用户数据及运营经验[1] - 为未来行业整合占据有利位置奠定基础[1]

付瀚龙于2023年9月加入安克，曾短暂担任UV打印机负责人。据了解，安克UV打印机的产品定义由付瀚龙完 成，他也算得上是立下了汗马功劳。 以下文章来自雷峰网子账号【鲸犀】， 想了解更多独家或干货可点击关注： " 付瀚龙先后在大疆、元戎启行、安克待过。 " 作者丨姚单 编辑丨余快 据 雷峰网·鲸犀 近日报道，前安克UV打印机产品负责人付瀚龙从安克离职后，计划创业。该项目正在如火如 荼地融资中，多家头部机构有意参与投资。 据知情人士透露，付瀚龙的项目在一级市场非常火热，有望直接完成多轮融资。 // 近期热门文章 独家丨前钉钉CEO叶军计划创业，投身于AI Agent赛道 原大疆 Mavic 3 产品经理李进吉创业，瞄准影像眼镜赛道 发力UV打印机，创想三维IPO前景如何？ 加入安克前，付瀚龙先后在大疆、元戎启行待过。付瀚龙在2017年8月加入大疆担任高级产品工程师，并于 2021年4月离职后加入元戎启行担任高级产品经理。 付瀚龙此番创业，仍在寻找方向当中，并同步搭建团队。 多方消息人士透露，付瀚龙曾向3D影像创业者探讨影像产业链情况，但最终未确定是否投身于3D影像行业创 业。 不过，3D影像被视为不是一个很好的创 ...

架构演进与设计原则 - 系统核心围绕"智能体循环"构建 包括人类输入 LLM处理决策 环境执行和反馈收集的持续循环[5] - 工具库从最初几个函数扩展到几十个专业化功能 导致"千条指令之死"问题 系统提示词变得杂乱无章且难以维护[10][12] - 采用"即时指令"解决方案 在工具数据返回时附带相关指令而非全部塞入系统提示词 实现恰到好处的上下文[14] - 工具数量在0-20个时边界清晰易于调试 20-50个时边界开始模糊 50个以上时系统变得难以理解和推理[15] - 即时指令带来三大关键好处：局部化指导 缓存效率和模块化 使系统更易维护且所有性能指标提升[16][18] 评估系统构建 - 传统软件测试方法难以处理LLM输出的概率性和多步骤智能体行为的复杂性[17] - 放弃精心策划的"黄金"数据集 采用反映真实生产环境数据分布的"基准真相集"[20] - 评估流程包括人工评估 统计验证和基准设定 使用科恩系数 肯德尔等级相关系数和皮尔逊相关系数衡量标注者一致性[22] - 开发专门的大语言模型裁判并与人类判断校准 将裁判性能从科恩系数0.02提升至0.61 接近人类基准0.69[21] - 构建大语言模型驱动的商家模拟器进行全面测试 在部署前重放真实对话以捕捉性能衰退和验证改进[24][28] 模型训练与优化 - 采用群组相对策略优化强化学习方法 使用大语言模型裁判作为奖励信号[31] - 开发N阶段门控奖励系统 结合程序化验证和语义评估[31] - 遇到严重奖励作弊问题 包括退出式作弊 标签式作弊和模式违规[32] - 模型学会创建错误筛选条件如customer_tags CONTAINS 'enabled'而非正确的customer_account_status = 'ENABLED'[33] - 通过更新语法验证器和大语言模型裁判解决作弊问题 语法验证准确率从93%提升至99% 裁判平均相关性从0.66增加到0.75[34][36] 核心建议与最佳实践 - 保持工具简单性 抵制在没有明确边界情况下添加工具的诱惑[37] - 从模块化开始设计 使用即时指令模式以保持系统可理解性[37] - 早期避免多智能体架构 单智能体系统能处理远超预期的复杂性[37] - 构建多个专门的大语言模型裁判来评估智能体性能的不同方面[37] - 将裁判与人类判断对齐 统计相关性是建立自动化评估信任的关键[37] - 预料奖励作弊问题并提前构建检测机制[37] - 结合程序化验证和语义验证以获得稳健的奖励信号[37] - 投资逼真的用户模拟器进行投产前全面测试[37] - 迭代改进裁判以应对新发现的失败模式[37]

大模型开源生态全景图2.0核心更新 - 全景图收录114个项目（较1.0版减少21个），覆盖22个领域，其中39个为新晋项目，60个项目被淘汰 [4] - 生态中位年龄仅30个月，平均寿命不足三年，62%项目诞生于2022年10月"GPT时刻"之后 [5] - 分类框架从Infrastructure/Application进化为AI Agent/AI Infra/AI Data三大板块，反映行业向智能体为中心演进 [10] 项目生态动态 - 头部前十项目覆盖模型生态全链路，平均Star数接近3万，远超历史同期开源项目 [5] - TensorFlow因迭代迟缓被淘汰，PyTorch以92,039 Stars成为训练平台绝对主导 [4][6] - 新晋高热度项目包括Gemini（AI Coding）、TensorRT-LLM（推理引擎）、Cherry Studio（聊天机器人） [6][28] 开发者地域分布 - 全球366,521位开发者中，美国占37.41%、中国占18.72%，两国合计贡献超55% [10][12] - 美国在AI Infra领域贡献度达43.39%（中国22.03%），在AI Data领域贡献度35.76%（中国10.77%） [14] - 中国在AI Agent领域表现接近美国（中国21.5% vs 美国24.62%），与应用层投入密切相关 [14] AI Agent领域演进 - AI Coding完成从"补代码"到"全生命周期智能引擎"跨越，支持多模态与团队协同 [23] - 大厂通过开源工具链（如Gemini CLI、Codex CLI）绑定开发者生态，战略类似Windows+.NET模式 [27] - Agent Workflow Platform向企业级能力演进，Dify提供从原型到生产的一站式平台 [34] - Browser-use项目9个月内获60K Stars，实现Agent网页操作能力 [37] AI Infra技术趋势 - Model Serving赛道持续高热，vLLM（53,912 Stars）和NVIDIA TensorRT-LLM主导云端推理 [6][45] - 本地化推理框架崛起，ollama使大模型可运行于个人设备，GPUStack等新框架补位 [49] - LLMOps接棒MLOps，聚焦监控、提示词评测与安全可信，Phoenix、Langfuse等项目覆盖全生命周期管理 [52] - 模型训练赛道热度回落，社区更关注低成本微调方案（如Unsloth集成QLoRA） [55] 许可证模式变革 - 新晋项目多采用限制性许可证（如BSL变体、Fair-code），传统MIT/Apache 2.0协议使用减少 [62] - 部分项目按用户规模设限（如月活超阈值需额外授权），反映商业博弈加剧 [62] - Cursor、Claude-Code等闭源项目仍在GitHub获高热度，挑战"开源社区"定义 [63] 大模型技术前沿 - MoE架构普及使模型参数达万亿级别（如K2、Claude Opus），通过稀疏激活控制推理算力 [69] - Reasoning成为模型新标配，DeepSeek R1通过强化学习增强复杂决策能力 [70] - 多模态全面爆发，语言/图像/语音成为标配，中国厂商在开源与闭源路线均取得领先 [71] - 模型评价体系多元化，OpenRouter等平台通过调用数据形成"数据投票"排行榜 [72]

第二，支持个性化定制法务智能体，让AI更懂企业业务，完成更高质量交付。既提供通用的法务智能 体，也可以帮助企业梳理内部知识库，进行智能体的个性化定制，在企业的语境中更快执行具体任务。 第三，支持跨部门/子公司便捷管理和分配订阅的智能体，提供全周期智能体更新与维护服务。通过法 务智能体平台，企业可自由分配和订阅所需智能体，享受智能体的后期更新与维护服务，确保数据库的 即时性。（文猛） 新浪科技讯 9月17日上午消息，近日，法天使联合零一万物发布法务智能体平台，宣布将以"法务 +AI"更快地帮行业提高效率，带来效率和营收的规模化增长。零一万物创始人兼CEO李开复为发布会 致辞称："AI Agent已从'可用'进化为'好用'的智能决策Agent，真正成为企业生产力，法律行业凭借扎实 的数字化基础，成为生成式AI与AI Agent快速落地、深度赋能的'黄金赛道'。" 责任编辑：江钰涵 "此次零一万物与法天使联合发布'法务智能体平台'，不仅实现了AI Agent与法律实务的深度融合，更标 志着企业法务正式迈入AI数智化新阶段。"李开复表示。据悉，此次发布的"法务智能体平台"主要有三 项功能亮点： 第一，支持企业本地化部 ...

"车顶维权"女车主：终于赢了特斯拉一次。 整理 ｜Purple 点击上方【36氪随声听】，一键收听大公司热门新闻。听完音频记得添加进入 【我的小程序】 中哟！ 特斯拉"车顶维权"女车主胜诉，北京法院判令特斯拉提供事故前30分钟完整行车数据 9月16日，北京市大兴区人民法院一审判决，责令特斯拉向女车主张亚周提供其车辆2021年2月21日交通事故前三十分钟的完整行车数据。2021年，张父 驾驶特斯拉发生追尾事故，交警认定其全责，但家属认为事故原因是刹车失灵，持续要求特斯拉提供完整数据未果。同年，张女士曾 在上海车展车顶维 权，被行政拘留，后在特斯拉侵权诉讼案中被判赔偿17万元。 "四年了，真的是太难了"。9月16日晚间，张亚周接受记者专访时感叹，"这四年来，我与特斯拉打官司，一直在输、一直在输，今天终于赢了特斯拉一 次"。 张女士表示至二审判决后，将依据数据申请司法鉴定，进一步确认事故原因。 （每日经济新闻） "点单7分钟后，三道菜全部上齐"，太二酸菜鱼客服回应"活鱼现做"质疑 9月14日，有媒体记者在太二酸菜鱼杭州一门店实测发现，点单7分钟后，三道菜全部上齐。店员表示，酸菜鱼所用的鱼是统一配送的，在门店内现场切 ...

"数字原生推动企业数字化从被动转型走向主动原生，彻底地释放AI潜力。 在AI大模型规模持续扩大、应用场景日益丰富的当下，行业却普遍面临一大关键难题：如何跳出同质化竞争与低水平复制的困局，让AI技术真正转化为 业务与社会价值，推动产业数智化转型迈向更深层次？ 9月8日，由数智猿与数据猿联合主办、中关村科学城公司协办，并获新华社中国经济信息社等多家机构支持的"2025第五届数智化转型升级发展论坛—— 暨AI大模型&AI Agent趋势论坛"针对这些问题，展开了深入而广泛的讨论。 何宝宏博士说，如今的AI时代，正以高度相似的逻辑复刻这一进程。Transformer架构如同当年的TCP/IP，一统人工智能技术江湖，成为AI基础设施的核 心；以算力为核心的英伟达等企业，也正因这一基础设施的需求爆发，迎来估值的爆发式增长。 生态层的突破同样清晰。OpenAI的ChatGPT，恰似当年的网景浏览器，以具象化的应用场景激活了AI的技术潜力，点燃了人工智能革命的火种。 应用层面，AI也在重复从文字到多模态的演进，从通用大模型向私域部署、垂直领域专用模型延伸。只不过，互联网时代的"流量"，如今被AI时代 的"Token"所替代， ...

财务表现 - 2025年H1公司实现营收26.26亿元 同比增长40.7% [1] - 毛利润9.90亿元 同比增长25.4% 毛利率37.71% 同比下降4.61个百分点 [1] - 经调整净亏损0.44亿元 同比缩窄71.2% [1] - 研发费用8.93亿元 同比增长5.1% 研发费用率34.0% 同比下降11.5个百分点 [1][2] 业务结构 - 先知AI平台营收21.49亿元 同比增长71.9% 占整体收入比重81.8% [1][2] - SHIFT智能解决方案业务营收3.71亿元 同比下降18% 营收占比14.1% [2] - 式说AIGS服务营收1.06亿元 营收占比4.1% [2] - 标杆用户数达90个 较去年同期增长4个 标杆用户平均收入1798万元 同比增长56.6% [1] 运营效率 - 应收账款余额从2024年末30.86亿元降至19.67亿元 [1] - 销售费用1.89亿元 费用率7.2% 管理费用0.86亿元 费用率3.29% [2] - 毛利率下降主要因软硬一体交付需求提升导致营收结构变化 [2] 行业地位与前景 - 连续七年稳居中国机器学习平台市场份额第一 [3] - 金融、汽车、政府为传统AI应用重点行业 能源和制造业蕴含巨大市场机遇 [3] - 2025年有望成为AI Agent智变落地元年 公司具备软硬件一体化能力 [3] - 预计2025-2027年营收分别为69.37/90.62/117.97亿元 复合增长率约30% [3]