当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？
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行业案例库 1月前 • 172

当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？

问答智能诞生记：当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？——写给所有正在错过AI流量的企业 一、从“搜索框”到“对话框”：一场静悄悄的流量革命  2025年9月，OpenAI给ChatGPT上线了“即时结账”按钮，用户连链接都不用点，就能在对话里直接完成下单。几乎同一周，Adobe发布数据：由生成式AI导流至零售网站的流量，7月同比暴增4700%。  这不是简单的渠道更替，而是决策主

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浅析DeepSeek在商业银行的应用
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在金融科技蓬勃发展的时代背景下，人工智能技术正重塑商业银行的运营模式与服务生态。DeepSeek作为一款极具潜力的大语言模型，可凭借其独特的优势广泛应用于商业银行多个业务领域，为银行数字化转型注入新动力。然而，与所有新兴技术类似，DeepSeek在应用过程中也面临诸多挑战。商业银行通过深入分析其应用优势，积极面对挑战并提出创新解决方案，对推动数字化转型进程、实现可持续发展目标具有重要战略价值。

8月前
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用DeepSeek看病，救了「AI医疗」的命
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DeepSeek引发的“大模型热浪”仍在继续。有人拿它编程，有人拿它算命，还有人拿它看病。2月18日，港股“AI+医疗”、A股“AI+制药”板块延续涨势。2月以来，医渡科技股价接近翻倍，京东健康、阿里健康等股价接连攀升，沉寂许久的AI医疗赛道再现火花。除了在院外充当普通人的“健康顾问”，对流感、过敏等常见病给予医疗建议外，DeepSeek等大模型已走进医院，特别是重症监护室、急诊科、儿科。既往

8月前
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DeepSeek如何改变课堂？教师必备的20个AI教学场景
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引言：AI不是替代教师，而是超级助手当AI能够批改作文、出题甚至讲课时，我们不禁要问，教师的角色是否会消失？答案是否定的。教师的“不可替代性”在于，他们利用AI来放大教育中的人性光辉。据教育部《2023教育信息化白皮书》显示，73%的教师认为AI工具能显著减轻其重复性工作负担。因此，AI并非威胁，而是教师的“第二大脑”，关键在于如何恰当地运用AI于不同教学场景。一、20个AI教学场景与实操指南

8月前
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清华 Agent Hospital：人工智能医院即将开放，覆盖 300 + 疾病
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引言由清华大学智能产业研究院团队打造的人工智能医院Agent Hospital将于2025年上半年面向公众开放，目前首批42名AI医生正在进行内测。医院概况1、覆盖范围 Agent Hospital目前已扩展至21个科室，覆盖300多种疾病，包括绝大多数常见病和主要重大疾病，如肺癌、糖尿病、心血管疾病等，对于不在支持疾病列表之内的疾病，系统也能提供相当高质量的诊断分析。图源：人民日报健康客户端

8月前
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揭开工业 AI Agent的神秘面纱
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随着生成式人工智能（AI）在工业领域的大肆宣传，似乎几乎每天都有新的流行语出现。最新的流行语是什么？“Industrial AI Agent”，也被称为工业人工智能体，这个词在工业领域几乎还没有标准定义，但这个定义已经很接近了：工业AI Agent是一种灵活而强大的软件实体，能够智能地代表和管理工业组织的功能和能力。简单地说，当使用正确的数据和正确的AI模型进行训练时，工业AI Agent能以

8月前
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DeepSeek 热潮下，SaaS 行业的未来在哪？
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  编者按 在 DeepSeek 热潮汹涌、行业风云变幻之时，探讨其对 SaaS 行业的影响充满挑战，却至关重要。崔牛会老友文然一年一度的文章提前完稿。在今天的文章中，文然大胆剖析，深度解读了 DeepSeek 给 SaaS 行业带来的变革与机遇。从开源重塑行业格局，助力应对个性化需求，到推动 SaaS 公司自我 AI 进化，催生商业模式更新，同时也点明潜在风险。是盲目跟风，还是把握契机？一起

8月前
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传统企业在 DeepSeek 认知与应用方面剖析
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周末老杨与几个公司的老板喝茶，聊到AI话题时画风突变——“上次培训老师讲了一堆模型原理，员工差点听睡着...”“员工倒是学会了用AI写诗，但报表还是得加班做！”“培训的钱花了，效果呢？没看到”各位老板的苦老杨都懂，当前市面上的AI培训确实尴尬：要么太虚（讲概念），要么太飘（秀技术），员工听完只会觉得“DeepSeek除了会写文档，跟我工作还有啥关系？”不得不承认DeepSeek的风很猛烈，已经

8月前
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王小川：通用人工智能与AI医疗之路 | CCCF精选
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大模型通过压缩和预测将语言变成数学问题，让我们从科学时代跨入智能时代。未来20年，我们有机会把生命也变成数学问题，进而迎来共生时代。医疗大模型是LLM皇冠上的明珠，AI医疗不仅能提升医疗服务的可及性、便利性，还将推动医疗研究范式的创新。从科学时代到共生时代从工业革命至今，技术在促进人类社会进步中扮演的角色越发重要，每一次技术革新都如同璀璨星辰，在历史的星空熠熠生辉。过去一年，我们见证了Chat

8月前
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为什么使用AI诊断癌症如此困难？
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透视人体并诊断癌症的关键在于“模式识别”。放射科医生通过 X 射线和磁共振成像技术发现肿瘤，而病理学家则使用显微镜观察来自肾脏、肝脏等部位的组织，寻找那些能够揭示癌症严重程度、特定治疗效果以及恶性肿瘤可能转移路径的模式。理论上讲，其实 AI 在这一领域大有可为。“我们的工作本质上就是模式识别。”梅奥诊所数字病理学平台的病理学家兼医学主任 Andrew Norgan 表示，“我们通过观察组织切片

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在 Doctolib，我们的使命不仅仅是构建我们所梦想的医疗体系——我们正在改变健康专业人员与技术之间的互动方式。两个雄心勃勃的目标驱动着我们：让使用我们解决方案的健康专业人员感到满意，并加快我们的创新步伐。但雄心壮志伴随着巨大的责任，尤其是在支持我们的用户方面。随着我们平台的增长，支持请求的数量也在增加。传统的方法是简单地根据需求线性扩展我们的支持团队。然而，我们看到了不同思考的机会：如果我

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